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龙图腾网获悉浙江高精锻压机床有限公司申请的专利一种应用于多台冲床联机运行的数字控制方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119348221B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411879150.4，技术领域涉及：B30B15/26；该发明授权一种应用于多台冲床联机运行的数字控制方法及系统是由赵鋆;王凯航;杨益康;李明桓设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于多台冲床联机运行的数字控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能控制技术领域，具体为一种应用于多台冲床联机运行的数字控制方法及系统，获取生产线历史数据和实时采集冲床运行状态数据，结合产品外观图像和质检参数，通过YOLOv7模型实现产品外观缺陷检测，结合质检标准生成偏移质检参数；利用偏移质检参数和外观缺陷检测结果生成工序异常定位结果。将工序异常定位结果与冲床运行状态数据融合，形成多模态综合运行特征数据，用于识别异常工序。检测到异常工序后，通过动态工况自适应图神经网络模型分析异常传播路径，提取当前工况特征，与历史数据进行相似度匹配，提取最佳历史参考参数。通过动态修正历史参考参数，生成生产工艺调整参数。提升了生产线对复杂工况的自适应能力和柔性响应能力。

本发明授权一种应用于多台冲床联机运行的数字控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种应用于多台冲床联机运行的数字控制方法，其特征在于，包括：获取指定冲压自动化生产线的历史数据；所述自动化生产线包括N台冲床；获取经过所述冲压自动化生产线生产完成的产品的外观图像和质检参数；将预处理后的所述外观图像输入训练好的YOLOv7模型，得到产品外观缺陷检测结果；根据所述质检参数和质检标准，确定偏移质检参数；根据所述偏移质检参数和所述产品外观缺陷检测结果生成工序异常定位结果；包括：根据专家知识和工艺路径图，分别建立所述偏移质检参数与工序之间的关联映射关系和所述产品外观缺陷检测结果与工序之间的关联映射关系，分别得到质检参数－工序映射和外观缺陷－工序映射；根据所述质检参数－工序映射和所述外观缺陷－工序映射，计算每道工序的综合异常权重值；从N个所述综合异常权重值中确定最大综合异常权重值；选择所述最大综合异常权重值对应的工序作为所述工序异常定位结果；分别采集N个所述冲床的运行周期累计次数、振动信号、噪声信号、冲压力、冲程速度和模具表面温度，汇总后得到冲床设备运行状态数据；将所述工序异常定位结果作为独立特征，与所述冲床设备运行状态数据相融合，生成多模态综合运行特征数据；根据所述多模态综合运行特征数据识别异常工序；包括：将所述多模态综合运行特征数据以每道工序为单位进行汇总，得到工序级综合特征向量；将所述工序级综合特征向量输入孤立森林模型，通过构建随机分割的决策树集合，计算每道工序的异常评分；当所述异常评分超过预设阈值时，判定所述异常评分对应的工序为所述异常工序；当识别到所述异常工序时，通过动态工况自适应图神经网络模型得到关联异常工序和传播路径；通过提取所述异常工序、所述关联异常工序和所述传播路径的特征，得到当前工况特征；结合相似度计算，识别出所述历史数据中与所述当前工况特征匹配的历史记录，从所述历史记录中提取对应的历史工艺参数，得到最佳历史参考参数；对所述最佳历史参考参数进行动态修正，得到生产工艺调整参数；包括：获取实时工况数据、环境状态数据和材料状态数据；分别将所述实时工况数据、所述环境状态数据和所述材料状态数据输入训练好的多输出非线性回归模型，所述多输出非线性回归模型根据所述最佳历史参考参数与所述实时工况数据、所述环境状态数据、所述材料状态数据之间分别对应的非线性关系，独立计算每个所述最佳历史参考参数的修正量，所述修正量包括工况修正量、环境修正量和材料修正量；针对每个所述最佳历史参考参数，通过动态权重分配机制优化每个所述修正量，得到优化修正量；将所述优化修正量分别与对应的所述最佳历史参考参数相加，生成所述生产工艺调整参数；所述生产工艺调整参数用于所述冲压自动化生产线的生产控制。

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