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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种具有自学习功能的模锻装备液压系统能耗预测方法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：CN119476001B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411551967.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种具有自学习功能的模锻装备液压系统能耗预测方法是由文晨阳;潘晴;屈延涛;苗泽阳;李毅波;黄明辉设计研发完成，并于2024-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种具有自学习功能的模锻装备液压系统能耗预测方法在说明书摘要公布了：本公开实施例中提供了一种具有自学习功能的模锻装备液压系统能耗预测方法，属于数据处理技术领域，具体包括：对模锻装备液压系统能量转换单元的能耗特性进行分析，得到模锻装备液压系统的关键能耗特性；提取能耗数据集并进行预处理，结合关键能耗特性提取数据信息对应的能耗特征集；基于关键能耗特性与能耗特征集，使用不同的能耗预测融合算法构建各个能量转换单元的能耗预测子模型；通过增量学习与迁移学习算法对各个能耗预测子模型进行优化；通过交叉验证和预设评价指标对优化后的各个能耗预测子模型进行评估；利用优化后的各个能耗预测子模型对模锻装备液压系统能量转换单元进行能耗预测。通过本公开的方案，提高了预测效率、精准度和适应性。

本发明授权一种具有自学习功能的模锻装备液压系统能耗预测方法在权利要求书中公布了：1.一种具有自学习功能的模锻装备液压系统能耗预测方法，其特征在于，包括： 步骤1，对模锻装备液压系统能量转换单元的能耗特性进行分析，构建能耗机理模型，据此分析能量模锻装备液压系统的流动过程与提取非线性复杂环节，得到模锻装备液压系统的关键能耗特性； 步骤2，根据模锻装备液压系统历史运行数据提取各个能量转换单元的能耗数据集并进行预处理得到数据信息集，结合关键能耗特性提取数据信息对应的能耗特征集； 步骤3，基于关键能耗特性与能耗特征集，针对不同能耗单元不同的能耗特性，使用不同的能耗预测融合算法构建各个能量转换单元的能耗预测子模型； 步骤4，采集模锻装备液压系统的实时运行数据，采用滑动窗口存储最近一段时间内的实时运行数据，并判断其数据分布变化情况，若数据分布变化情况为小幅渐变、模型误差渐升，则通过增量学习算法对各个能耗预测子模型进行优化，若数据分布变化情况为分布突变、模型性能急剧下降，则通过迁移学习算法对各个能耗预测子模型进行优化； 步骤5，通过交叉验证和预设评价指标对优化后的各个能耗预测子模型进行评估，若评估结果不符合预设要求则返回步骤4，直至评估结果符合预设要求； 步骤6，利用优化后的各个能耗预测子模型对模锻装备液压系统能量转换单元进行能耗预测。

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