IoTDB与AI协同驱动的焊接机器人参数自优化方法

本申请提供了一种IoTDB与AI协同驱动的焊接机器人参数自优化方法，包括：对获取到的焊接机器人的原始数据集进行数据对齐处理，生成时空对齐特征并存储至IoTDB时序数据库；基于I oTDB时序数据库中的全部的时空对齐特征，通过预训练的神经网络进行跨模态特征融合与质量预测，生成质量预测值并将质量预测值写入I oTDB时序数据库；基于IoTDB时序数据库中当前时空对齐特征及对应的质量预测值，通过增量式强化学习算法生成优化焊接参数，优化焊接参数用于指示焊接机器人进行参数调整。采用该方法能够通过时序数据的长期特征提取与增量学习机制的协同优化，提升智能制造的动态响应能力与工艺稳定性。