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龙图腾网获悉西门子股份公司申请的专利用于估算纸板质量参数的方法、系统和纸板生产机器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：CN114365124B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202080060035.8，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权用于估算纸板质量参数的方法、系统和纸板生产机器是由A·阿尔皮雷;T·艾森斯特肯;M·希尔德布兰德;F·基斯林格设计研发完成，并于2020-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于估算纸板质量参数的方法、系统和纸板生产机器在说明书摘要公布了：本发明涉及一种计算机实施的方法，用于通过包括预处理模块PM和机器学习模块ML的数据驱动模块DD来估算在纸板加工流水线P的纸板生产子过程PP中生产的纸板的至少一个质量参数。沿着加工流水线P获取传感器数据D1至D5、D1'至D5'。通过预处理模块PM从传感器数据D1至D5、D1'至D5'提取特征F、F'。训练机器学习模块ML，以从历史特征F'再现目标质量值。在训练之后，机器学习模块ML处理实时特征F并估算至少一个质量参数。本发明还涉及一种实施所述计算机实施的方法的系统以及一种包括这种系统的纸板生产机器。

本发明授权用于估算纸板质量参数的方法、系统和纸板生产机器在权利要求书中公布了：1.一种计算机实施的方法，用于通过数据驱动模块来估算在纸板加工流水线的纸板生产子过程中生产的纸板的至少一个质量参数，所述数据驱动模块包括预处理模块和机器学习模块，该方法包括： －从加工流水线的至少一个加工步骤获取传感器数据，并将传感器数据传送至数据储存库， －由预处理模块通过至少部分地评估历史传感器数据来确定至少一个历史特征，历史传感器数据是在纸板的至少一个先前生产批次的过程中获取的并且是从数据储存库检索的， －训练机器学习模块，使其从至少一个历史特征再现至少一个质量参数的目标值，其中，目标值是针对对应于历史传感器数据的纸板的先前生产批次确定的，从所述历史传感器数据确定历史特征， －由预处理模块从当前传感器数据流来确定至少一个实时特征，当前传感器数据流是从纸板的当前生产批次获取并且从数据储存库检索的， －由经训练的机器学习模块从至少一个实时特征确定用于至少一个质量参数的估算，并提供估算作为输出值提供， 响应于所述输出值不在预定范围内，调整纸板生产子过程， 其中，将所述至少一个质量参数的至少一个范围作为附加输入提供给所述数据驱动模块，其中，对于每个范围，将相应的质量参数落入相应范围内的概率值确定为输出值， 其中，对于由所述数据驱动模块针对所述至少一个质量参数的范围确定的一个或多个概率值，将每个概率值与分配给相应范围和相应质量参数的概率极限进行比较，得到每个范围和质量参数的一个布尔比较值， 其中，评估取决于所述一个布尔比较值的预定布尔表达式，其中，当所述预定布尔表达式返回逻辑为真时，触发警报。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西门子股份公司，其通讯地址为：德国慕尼黑；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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