增材制造多智能体在线诊断与工艺自适应优化

监测-诊断-补偿三类智能体协同闭环，实现增材制造从内生感知到工艺参数自适应补偿

增材制造多智能体闭环知识图谱工艺优化

项目概述

现有增材制造方案存在两方面不足：一是主要依赖表面翘曲、拉丝、层错位等表观监测，难以感知工艺内在状态；二是纯数据黑箱模型缺乏根因诊断与闭环补偿能力。针对上述问题，本项目构建监测-诊断-补偿三类智能体协同闭环，贯通异常感知、根因定位与参数补偿。

融合内源时序大模型的内生感知与异常分级

知识图谱 + 物理校验的精准根因诊断

安全边界内的自适应工艺参数补偿

监测智能体实现内生感知与异常分级；诊断智能体依托知识图谱与物理校验定位根因；补偿智能体生成自适应补偿策略，并在安全边界内闭环执行。

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监测智能体：内生感知
提取均值、方差、峰值、均方根等时域统计特征，功率谱密度、主频、谱熵等频谱特征，以及相关性、能量比等通道耦合特征，输入时序大模型，输出正常、轻微异常和严重异常三级判定。
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诊断智能体：根因定位
依托增材工艺知识图谱与物理校验，把表观缺陷（翘曲、拉丝、层错位）映射回工艺根因，输出可解释诊断。
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补偿智能体：闭环执行
将诊断结论映射为自适应工艺参数补偿策略，在安全边界内闭环下发，完成监测-诊断-补偿全链路。