一种基于GNN的机器人虚实工艺参数闭环调控方法

本发明涉及工业机器人智能制造与数字孪生控制技术领域，具体为一种基于GNN的机器人虚实工艺参数闭环调控方法；方法包括：采集中试产线多类状态数据、当前工艺参数及控制设备信息，经协议转换网关统一接入边缘处理单元，完成时间戳对齐、数据质量校验、滤波校正和边缘预处理；同步更新产线仿真模型，构建以工艺工位为节点、物料流转关系和工艺依赖关系为边的图结构，利用GNN分析工艺故障概率并回查异常工位；基于更新后的仿真模型优化工艺参数，生成闭环控制指令下发至可编程逻辑控制器和机器人控制器，实现虚实工艺参数闭环调控；本发明提升装配一致性、节拍稳定性以及产线运行效率。