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龙图腾网获悉宁波力劲智能铸造研究院有限公司申请的专利基于LSTM神经网络的压铸机压射速度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：CN117206495B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202311026864.6，技术领域涉及：B22D17/32；该发明授权基于LSTM神经网络的压铸机压射速度控制方法及系统是由冯光明;钟建辉;史康;娄军强;余军合;李贺;汪俊龙;束学道;胡奖品设计研发完成，并于2023-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LSTM神经网络的压铸机压射速度控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于LSTM神经网络的压铸机压射速度控制方法及系统，用以解决目前压铸机压射的压射速度线性模型误差大，数据不精确的问题；本方法包括步骤：A1：获取多个压铸机压射的压射数据信息；A2：建立压射系统LSTM神经网络反演模型；A3：通过压射系统LSTM神经网络反演模型，获取压铸机压射的预设压射速度对应的预设压射阀芯位移量；A4：控制压射阀芯移动预设压射阀芯位移量并控制对应的压铸机进行压射。本方法通过建立压射系统LSTM神经网络反演模型，能精确的对预设压射速度对应的阀芯位移量进行预测，且为后续的迭代学习提供一个更为精确的初始压射速度和或阀芯位移量的数据输入。

本发明授权基于LSTM神经网络的压铸机压射速度控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于LSTM神经网络的压铸机压射速度控制方法，其特征在于，包括步骤： A1：获取多个压铸机压射的压射数据信息，所述压射数据信息包括压铸机压射的压射速度以及对应的压射阀芯位移量； A2：结合获取的多个压射数据信息和预设LSTM神经网络模型，按照预设模型建立算法，建立压射系统LSTM神经网络反演模型； A3：通过压射系统LSTM神经网络反演模型，获取压铸机压射的预设压射速度对应的预设压射阀芯位移量； A4：控制压射阀芯移动预设压射阀芯位移量并控制对应的压铸机进行压射；其中， 所述结合获取的多个压射数据信息和预设LSTM神经网络模型，按照预设模型建立算法，建立压射系统LSTM神经网络反演模型包括步骤； 获取多个压铸机压射的压射速度以及对应的压射阀芯位移量； 对压铸机压射的压射速度进行数据预处理，获取数据预处理后的压射速度数据信息； 将数据预处理后的压射速度数据信息和对应的压射阀芯位移量输入到预设LSTM神经网络模型中； 进行迭代训练； 建立压射系统LSTM神经网络反演模型； 所述数据预处理包括步骤： 获取压铸机压射的压射数据信息中的压射速度数据信息； 通过小波分解，将压射速度数据信息按照预设高频速度信息和预设低频速度信息进行分解； 通过小波阈值去噪算法对预设高频速度信息进行去噪； 按照预设重构算法对去噪后的数据信息进行重构； 获取重构后的压射速度数据信息。

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