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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利一种压射系统控制方法及装置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：CN119870414B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510314149.5，技术领域涉及：B22D17/30；该发明授权一种压射系统控制方法及装置是由吴孟武;傅泽友;华林设计研发完成，并于2025-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种压射系统控制方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种压射系统控制方法及装置，属于压铸机控制技术领域，其方法包括：以时序工艺参数为输入，未来时间段设备参数变化趋势为输出构建第一模型，以未来时间段设备参数变化趋势为输入，控制参数为输出构建第二模型；将压射过程按工作状态分为多个压射阶段，根据各压射阶段的历史工艺参数、历史设备参数和历史控制参数对第一模型和第二模型进行训练后，合并得到第三模型；将获取的实时工艺参数输入第三模型中，根据实时设备参数对第三模型进行调整优化，得到目标控制参数，参数调整压射系统的实时控制参数和或切换压射阶段。本发明根据不同的压射阶段对压射系统进行预测和自适应调节，控制压射阶段的切换，以实现对压射系统的精准控制。

本发明授权一种压射系统控制方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种压射系统控制方法，其特征在于，包括： 以时序工艺参数为输入，未来时间段设备参数变化趋势为输出构建第一模型，以未来时间段设备参数变化趋势为输入，控制参数为输出构建第二模型； 将压射过程按工作状态分为多个压射阶段，根据各压射阶段的历史工艺参数、历史设备参数和历史控制参数对所述第一模型和第二模型进行训练后，合并得到第三模型； 将获取的实时工艺参数输入所述第三模型中，并根据实时设备参数对所述第三模型进行调整优化，得到目标控制参数，根据所述目标控制参数调整压射系统的实时控制参数和或切换压射阶段； 以时序工艺参数为输入，未来时间段设备参数变化趋势为输出构建第一模型，包括： 基于LSTM神经网络，以时序工艺参数为输入，以未来时间段设备参数的变化趋势为输出，构建第一模型，所述第一模型包括第一输入层、多个LSTM层、全连接层、第一输出层； 所述输入层用于接收历史时序工艺参数； 所述LSTM层用于处理历史时序工艺参数，确定时序工艺参数中时间序列的依赖关系，根据所述依赖关系提取时序特征； 所述全连接层用于连接LSTM层和输出层，对所述时序特征进行特征映射，得到映射特征； 所述输出层用于根据所述映射特征输出未来时间段设备参数的变化趋势； 以设备参数变化趋势为输入，控制参数为输出构建第二模型，包括： 基于RBF神经网络，以设备参数变化趋势为输入，以控制参数为输出，构建第二模型，所述第二模型包括第二输入层、多个隐藏层和第二输出层； 所述第二输入层用于接收设备参数变化趋势； 所述隐藏层用于提取设备参数变化趋势的特征信息； 所述第二输出层用于根据所述特征信息输出控制参数； 根据各压射阶段的历史工艺参数、设备参数和控制参数对所述第一模型和第二模型进行训练后，合并得到第三模型，包括： 获取不同压射阶段的历史时序工艺参数和历史时序设备参数； 根据所述历史时序工艺参数和历史时序设备参数对所述第一模型进行迭代训练，得到第一目标模型； 获取不同压射阶段的历史设备参数和历史控制参数； 根据所述历史设备参数和历史控制参数对所述第二模型进行迭代训练，得到第二目标模型； 所述第一目标模型和第二目标模型组成第三模型； 根据所述历史时序工艺参数和历史时序设备参数对所述第一模型进行迭代训练，得到第一目标模型，包括： 基于所述LSTM层，将所述历史时序工艺参数进行前向传播，计算每个时间步的隐藏状态和记忆单元状态； 根据所述隐藏状态和记忆单元状态通过全连接层生成预测值，通过第一输出层，输出未来时间段的设备参数变化趋势； 根据预设的损失函数、历史时序预测设备参数以及未来时间段的设备参数变化趋势对所述第一模型进行优化，得到第一优化模型； 基于优化算法，根据时间步的梯度调整第一优化模型的输出权重和偏置，得到第一目标模型； 所述优化算法为Adam优化算法，所述输出权重的计算公式为： ， 其中，为t时刻的权重，和分别是梯度的动量和二阶矩估计，是学习率，是防止分母为零的小常数； 根据所述历史设备参数和历史控制参数对所述第二模型进行迭代训练，得到第二目标模型，包括： 基于K-means聚类算法对历史设备参数进行聚类，得到多个聚类中心点； 基于高斯函数激活所述隐藏层，计算所述聚类中心点的宽度参数； 根据所述宽度参数训练第二输出层的权重，根据所述权重输出控制参数预测结果； 基于预设的损失函数和控制参数预测结果，对第二模型进行迭代训练，得到第二目标模型。

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