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龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳市鵬鼎智控科技有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于大數(shù)據(jù)的激光振鏡智能控制系統(tǒng)及方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120406100B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202510906392.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05B11/42；該發(fā)明授權(quán)一種基于大數(shù)據(jù)的激光振鏡智能控制系統(tǒng)及方法是由高水平;胡盛留設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-02向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種基于大數(shù)據(jù)的激光振鏡智能控制系統(tǒng)及方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于大數(shù)據(jù)的激光振鏡智能控制系統(tǒng)及方法，屬于智能控制系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：S1.數(shù)據(jù)采集；S2.數(shù)據(jù)預(yù)處理；S3.特征提取；S4.模型訓(xùn)練；S5.實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)；S6.控制指令生成；S7.控制指令執(zhí)行；S8.反饋與優(yōu)化。本發(fā)明可實(shí)現(xiàn)對(duì)激光振鏡運(yùn)動(dòng)的高精度閉環(huán)控制，有效減小實(shí)際運(yùn)動(dòng)狀態(tài)與目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)之間的偏差，提高激光加工的精度，滿足如電子芯片精細(xì)加工等對(duì)精度要求極高的應(yīng)用場(chǎng)景。

本發(fā)明授權(quán)一種基于大數(shù)據(jù)的激光振鏡智能控制系統(tǒng)及方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于大數(shù)據(jù)的激光振鏡智能控制方法，其特征在于，包括： S1.數(shù)據(jù)采集；采集激光振鏡的實(shí)時(shí)位置數(shù)據(jù)、運(yùn)動(dòng)速度數(shù)據(jù)、加速度數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)，分別進(jìn)行數(shù)據(jù)打包和時(shí)間戳標(biāo)記處理，得到位置原始數(shù)據(jù)、速度原始數(shù)據(jù)、加速度原始數(shù)據(jù)和環(huán)境原始數(shù)據(jù)； S2.數(shù)據(jù)預(yù)處理；對(duì)位置原始數(shù)據(jù)、速度原始數(shù)據(jù)、加速度原始數(shù)據(jù)和環(huán)境原始數(shù)據(jù)進(jìn)行異常數(shù)據(jù)刪除和歸一化處理，得到位置有效數(shù)據(jù)、速度有效數(shù)據(jù)、加速度有效數(shù)據(jù)和環(huán)境有效數(shù)據(jù)，并進(jìn)行整合得到預(yù)處理后數(shù)據(jù)集； S3.特征提取；從預(yù)處理后數(shù)據(jù)集中提取激光振鏡位置變化趨勢(shì)特征、速度變化率特征、加速度變化趨勢(shì)特征以及環(huán)境因素對(duì)激光振鏡性能影響的相關(guān)特征，組成特征向量集；使用單擺波技術(shù)對(duì)特征向量集進(jìn)行處理，得到增強(qiáng)后的特征向量集； S4.模型訓(xùn)練；將增強(qiáng)后的特征向量集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集；分別使用訓(xùn)練集對(duì)長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型和隨機(jī)森林模型進(jìn)行訓(xùn)練；將訓(xùn)練好的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型和隨機(jī)森林模型進(jìn)行加權(quán)融合，得到激光振鏡運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)模型； S5.實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)；將實(shí)時(shí)的增強(qiáng)后的特征向量集輸入到激光振鏡運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)模型中，得到預(yù)測(cè)的激光振鏡位置坐標(biāo)、速度和加速度； S6.控制指令生成；根據(jù)預(yù)測(cè)的激光振鏡位置坐標(biāo)、速度和加速度與預(yù)設(shè)的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，計(jì)算兩者之間的位置偏差、速度偏差和加速度偏差；采用比例-積分-微分控制算法，根據(jù)上述偏差計(jì)算針對(duì)位置、速度和加速度的控制指令，組成控制指令集； S7.控制指令執(zhí)行；將控制指令集傳輸至激光振鏡的控制系統(tǒng)，調(diào)整激光振鏡的電機(jī)驅(qū)動(dòng)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)激光振鏡運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的實(shí)時(shí)控制； S8.反饋與優(yōu)化；激光振鏡執(zhí)行控制指令后，再次采集其實(shí)際運(yùn)動(dòng)狀態(tài)數(shù)據(jù)，重復(fù)上述步驟S1-S7；將新采集的數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和控制目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，若實(shí)際運(yùn)動(dòng)狀態(tài)與目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)之間的偏差超出預(yù)設(shè)的誤差范圍，重新調(diào)整比例-積分-微分控制算法中的參數(shù)以及激光振鏡運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)模型的參數(shù)，對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化； 所述S3中，所述單擺波技術(shù)通過(guò)模擬單擺的周期性運(yùn)動(dòng)規(guī)律，對(duì)特征向量集中的數(shù)據(jù)進(jìn)行波動(dòng)分析和增強(qiáng)，挖掘數(shù)據(jù)潛在的周期性特征； 單擺波函數(shù)基于經(jīng)典單擺運(yùn)動(dòng)方程，其標(biāo)準(zhǔn)形式為：； 其中，為振幅，表示波動(dòng)的強(qiáng)度；為角頻率，控制周期長(zhǎng)度，，為周期；為時(shí)間；為初相位，調(diào)整波形的起始位置；為偏移量，用于非零中心的波動(dòng)； 單擺波函數(shù)的參數(shù)根據(jù)激光振鏡的運(yùn)動(dòng)特性自適應(yīng)確定： 振幅： ； 其中為特征向量集中的特征的標(biāo)準(zhǔn)差，為縮放因子； 周期： ； 其中為特征波動(dòng)的平均峰峰值時(shí)間間隔，為調(diào)整系數(shù)； 初相位： ； 其中為協(xié)方差，為方差，用于對(duì)齊數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)； 特征增強(qiáng)的具體實(shí)施步驟： 時(shí)頻分析：對(duì)特征向量集中的特征進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換或小波變換，提取主要頻率成分，識(shí)別激光振鏡運(yùn)動(dòng)的主導(dǎo)周期，作為單擺波周期的初始值； 參數(shù)初始化：根據(jù)時(shí)頻分析結(jié)果，設(shè)置初始參數(shù)；對(duì)環(huán)境特征使用不同的參數(shù)組，與運(yùn)動(dòng)特征解耦； 特征調(diào)制：； 其中為調(diào)制強(qiáng)度系數(shù)，為特征的時(shí)間戳。

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