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龙图腾网获悉中铝智能科技发展有限公司申请的专利一种数据驱动型铝挤压机智能控制方法、系统和铝挤压机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：CN121017301B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202511543592.6，技术领域涉及：B21C31/00；该发明授权一种数据驱动型铝挤压机智能控制方法、系统和铝挤压机是由张滇豫;宋仁娟;王建东;刘聪;郑琰瀚设计研发完成，并于2025-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据驱动型铝挤压机智能控制方法、系统和铝挤压机在说明书摘要公布了：本申请实施例涉及一种数据驱动型铝挤压机智能控制方法、系统和铝挤压机，属于电子数据处理的技术领域，在方法步骤中，采集多源时序数据转换得到二维深度特征，检测数据分布，用生成对抗网络与动态时间规整过采样对不均衡样本增强，训练域不变特征模型以提取跨工况稳健特征，将模型输出的状态评估信息接入无参数化预测控制框架，在每个节拍基于实时滑窗数据构建多目标优化函数，求解后下发最优控制序列至执行机构，实现挤压速度、温度等参数的在线闭环调节。本申请实施例融合了数据处理、AI与自动控制，自适应工况变化，能够提升控制精度与质量稳定性，降低能耗与成本。

本发明授权一种数据驱动型铝挤压机智能控制方法、系统和铝挤压机在权利要求书中公布了：1.一种数据驱动型铝挤压机智能控制方法，其特征在于，包括： 采集铝挤压机在一个完整挤压周期内的多源时序数据，对所述多源时序数据进行谐波滤除和图像化特征转换，生成时序信号结构化表征图像，所述时序信号结构化表征图像用于表征挤压过程状态的二维深度特征； 检测所述二维深度特征的数据分布，识别因工况变化导致存在数据不均衡问题的第一特征数据集，采用生成对抗网络与基于动态时间规整的过采样方法对所述第一特征数据集进行数据增强，生成第二特征数据集； 利用所述第二特征数据集训练一个域不变特征模型，所述域不变特征模型通过对抗学习进行训练，训练完成后的域不变特征模型用于从输入数据中提取出对应的不变特征； 将域不变特征模型用于实时状态监测，并将域不变特征模型输出的状态评估信息与一个无参数化预测控制框架相结合，在所述无参数化预测控制框架的每个控制节拍，基于实时滑窗的输入输出数据，构建一个多目标优化函数，所述多目标优化函数的优化目标包括单位能耗和铝挤压效率，约束条件包括工艺参数的安全阈值； 根据所述多目标优化函数获得未来时域的最优控制序列；将所述最优控制序列的参数控制量下发给铝挤压机执行机构，通过所述铝挤压机执行机构对铝挤压过程进行实时控制。

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