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龙图腾网获悉徐州达一重锻科技有限公司申请的专利一种锻压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：CN119935225B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202411844962.5，技术领域涉及：G01D21/02；该发明授权一种锻压监测方法及系统是由高仕恒;王海平;黄晓磊;袁亚鹏;马俊设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种锻压监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及锻压监测技术领域，公开了一种锻压监测方法及系统。方法通过在锻压设备上布置物联网传感器，实时采集锻压过程中的多种数据，并通过物联网网关传输至数据中心。在数据中心，对数据进行预处理后，利用基于CTA‑GNN算法的深度学习模型进行分析，判断是否存在设备故障或工艺风险。当风险概率超过预设阈值时，系统自动生成预警信息，并通过短信、邮件或系统通知等方式发送给相关人员，同时记录发送状态和接收确认情况。此外，本发明还提供相应的智能监测系统，包括数据采集、传输、处理、智能分析及预警管理模块。该系统能够准确判断故障，提高监测效率和准确性，及时发现并预警潜在风险，有效保障锻压工艺的安全和稳定。

本发明授权一种锻压监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种锻压监测方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S100：在锻压设备上布置物联网传感器，实时采集锻压过程中的锻压数据； 步骤S200：采集到的锻压数据通过物联网网关传输至数据中心； 步骤S300：在数据中心对接收到的锻压数据进行数据预处理； 步骤S400：利用基于深度学习的算法对预处理后的锻压数据进行分析，判断是否存在设备故障或工艺风险； 所述基于深度学习的算法采用CTA-GNN算法，使用历史锻压数据、设备故障数据及锻压结果数据训练CTA-GNN模型； 所述CTA-GNN模型结构包括： 输入层用于接收锻压数据，并根据锻压设备的物理结构，构建相应的图结构，节点代表锻压设备的部件，边代表部件之间的相互作用； 特征提取层，采用图神经网络，从输入的锻压数据和图结构中提取锻压过程的数据特征； 因果-捷径特征分离层，通过软掩码机制将特征提取层得到的数据特征拆分为因果特征和捷径特征，其中因果特征直接关联于锻压工艺中的实际物理过程，捷径特征包含噪声和误导性信息； 参数化调整层，对因果特征和捷径特征进行参数化后门调整，减少捷径特征对预测结果的负面影响； 输出层，利用分类器预测每种设备故障或工艺风险的概率； 步骤S500：当判断锻压存在设备故障或工艺风险时，通过数据中心发送预警信息。

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