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龙图腾网获悉台州旭田包装机械有限公司;东莞市旭田包装机械有限公司申请的专利一种束带机的捆紧力监测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：CN119873000B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510379673.0，技术领域涉及：B65B13/22；该发明授权一种束带机的捆紧力监测方法及系统是由林旭斌设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种束带机的捆紧力监测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种束带机的捆紧力监测方法及系统。该方法包括：通过高频采样阵列获取应力‑形变数据形成时序特征矩阵；用自适应滤波重构信号得到关键特征点集；基于特征点集用深度张量网络构建预测引擎；利用预测引擎识别波形异常得到偏差特征谱；根据特征谱通过混合决策系统生成补偿策略图；依据策略图通过参数自校正算法获得稳态控制方案。本申请通过构建基于多传感器融合的高频捆紧力监测方法和自适应控制技术，实现对不同物料的精确捆紧力控制，提高束带机的工作效率和捆扎质量。

本发明授权一种束带机的捆紧力监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种束带机的捆紧力监测方法，其特征在于，所述束带机的捆紧力监测方法包括： 通过高频采样传感阵列采集束带机运行过程中的应力-形变耦合数据，得到多维捆紧力时序特征矩阵； 根据所述多维捆紧力时序特征矩阵，通过自适应滤波算法进行信号重构与动态阈值分割，得到捆紧过程关键特征点集； 依据所述捆紧过程关键特征点集，将关键特征点集从时间序列形式转换为三阶张量结构，第一维表示样本索引，第二维表示时间窗口，第三维表示特征类型，通过交叉验证的深度张量网络构建捆紧力动态响应模型，得到具有物料自适应能力的精确预测引擎，包括：将所述捆紧过程关键特征点集转化为张量表征形式，构建捆紧力数据训练矩阵；对所述捆紧力数据训练矩阵进行数据扩增和标准化处理，生成模型训练样本库；根据所述模型训练样本库设计深度张量网络结构，形成捆紧力神经层级架构；通过K折交叉验证方法对所述捆紧力神经层级架构进行训练与验证，得到参数优化捆紧力模型；依据所述参数优化捆紧力模型构建物料特性补偿函数，生成多类型物料适应系数表；将所述多类型物料适应系数表集成到所述参数优化捆紧力模型中，得到具有物料自适应能力的精确预测引擎，其中，集成过程中，建立物料识别机制和自适应调整机制，所述物料识别机制通过分析捆紧初期的力-形变曲线特征，识别当前被捆物料的类型，所述自适应调整机制根据识别结果，从物料适应系数表中查找相应的补偿参数，应用到预测模型中； 基于所述精确预测引擎，对实时采集的捆紧力波形进行多模态异常模式识别，得到分层级捆紧偏差特征谱； 根据所述分层级捆紧偏差特征谱，通过混合决策树-模糊推理系统进行智能故障诊断，得到捆紧力偏差补偿策略图； 依据所述捆紧力偏差补偿策略图，通过参数自校正迭代算法生成束带机闭环控制指令，得到捆紧力稳态控制方案。

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