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龙图腾网获悉浙江合诺机械有限公司申请的专利一种多条角钢合并生产线的智能设备及控制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：CN120256870B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510373602.X，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种多条角钢合并生产线的智能设备及控制方法是由卢晓明;刘宗坤;殷绪珂;胡耀武;张磊设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多条角钢合并生产线的智能设备及控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种多条角钢合并生产线的智能设备及控制方法，属于角钢生产技术领域，本发明通过实时数据集成到物联网平台中，通过物联网平台获取实时的加工数据信息，基于多尺度加工参数特征构建加工异常识别模型，通过加工异常识别模型对每个加工流程中的加工参数数据信息进行异常识别，对加工过程中的角钢进行加工检测，并根据加工检测结果对加工过程中的角钢进行标记。本发明通过融合物联网技术以及对抗神经网络，从而结合各加工参数产生所对应的历史指标因素通过对抗神经网络进行训练，能够识别由于参数之间的耦合而导致的加工异常情况，快速地以及精确的定位加工参数异常的区域，能够由于异常而继续加工的情况出现，减少加工次品的产生。

本发明授权一种多条角钢合并生产线的智能设备及控制方法在权利要求书中公布了：1.一种多条角钢合并生产线的智能设备的控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 将上料模块、输送模块、加工模块以及下料模块的实时数据集成到物联网平台中，通过所述物联网平台获取实时的加工数据信息； 基于所述实时的加工数据信息构建加工异常识别模型； 通过所述加工异常识别模型对每个加工流程中的加工参数数据信息进行异常识别； 通过异常识别，对加工过程中的角钢进行加工检测，并根据加工检测结果对加工过程中的角钢进行标记； 基于所述实时的加工数据信息构建加工异常识别模型，具体包括： 基于生成对抗网络构建加工异常识别模型，从所述实时的加工数据信息获取每个加工流程中的加工参数数据信息，基于所述每个加工流程中的加工参数数据信息构建多尺度加工参数特征； 引入贝叶斯网络，设置加工参数指标影响因素，将所述加工参数指标影响因素作为因变量，将多尺度加工参数特征均作为独立事件，将所述因变量以及所述独立事件输入所述贝叶斯网络中； 基于所述独立事件构建多参数优化目标函数，将所述多参数优化目标函数输入到贝叶斯网络中，获取多参数优化目标函数与所述因变量之间的潜在关系； 将所述多参数优化目标函数与所述因变量之间的潜在关系输入所述加工异常识别模型中进行训练，获取符合期望的加工异常识别模型； 所述种多条角钢合并生产线的智能设备，其特征在于，包括： 上料模块，通过上料模块将待加工的角钢传输至输送模块，并通过所述输送模块将待加工的角钢输送到加工模块，通过所述加工模块进行加工后，通过下料模块将加工完成后的角钢卸料； 检测模块，通过检测模块对加工过程中的角钢进行加工检测，并根据加工检测结果对加工过程中的角钢进行标记； 物联网平台，将所述上料模块、输送模块、加工模块以及下料模块的实时数据传输至物联网平台，并通过所述物联网平台对实时数据进行异常识别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江合诺机械有限公司，其通讯地址为：323000 浙江省丽水市缙云县壶镇镇聚贤路258号6号厂房；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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