摘要
基于多模态强化学习的焊接温控运维方法,该方法首先构建焊接温控数据采集系统,通过在特定位置部署可见光相机、红外热像仪和电流、电压传感器采集数据,并对其进行预处理。接着设计基于Transformer的多模态特征融合网络,融合视觉、热成像、电信号等不同模态数据,并计算熔宽比。之后定义强化学习控制策略,将多模态融合结果和熔宽比作为状态,激光功率和焊接速度作为动作空间,设计奖励函数构建Actor‑Critic网络。最后引入策略校正机制,实现焊接参数的自适应调整与闭环控制,并根据设备运行累积数据评估设备健康度。本发明能够实现焊接温控过程的实时感知、多模态数据融合分析,通过强化学习实现自适应、闭环的焊接温控策略,提高焊接质量和设备运行稳定性。