买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉启东锦桥轴承有限公司申请的专利一种数据分析的轴承生产控制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：CN120891810B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511439500.X，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权一种数据分析的轴承生产控制系统是由余兵浩;陈必国;周庆庆;王婷婷设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据分析的轴承生产控制系统在说明书摘要公布了：本发明涉及生产控制技术领域，具体涉及一种数据分析的轴承生产控制系统，包括以下模块：数据采集模块：负责实时收集轴承生产设备的操作参数及运行状况数据；数据处理模块：对收集到的数据进行分析，包括一个智能学习单元，所述智能学习单元将深度学习技术和强化学习算法集成于单元中，实现从数据中学习并动态调整生产策略；强化学习算法通过实时与生产系统的交互学习，不断优化生产参数设置以提高效率和质量；生产调整模块：根据数据处理模块提供的分析结果，自动调整生产参数和设备设置，以提高生产效率和产品质量。本发明，使得生产控制系统能够灵活响应生产过程中的变化。

本发明授权一种数据分析的轴承生产控制系统在权利要求书中公布了：1.一种数据分析的轴承生产控制系统，其特征在于，包括以下模块： 数据采集模块：负责实时收集轴承生产设备的操作参数及运行状况数据； 数据处理模块：对收集到的数据进行分析，包括一个智能学习单元，所述智能学习单元将深度学习技术和强化学习算法集成于单元中，实现从数据中学习并动态调整生产策略，其中，深度学习技术利用神经网络模型从生产数据中自动学习和识别复杂数据模式；强化学习算法通过实时与生产系统的交互学习，不断优化生产参数设置以提高效率和质量； 生产调整模块：根据数据处理模块提供的分析结果，自动调整生产参数和设备设置，以提高生产效率和产品质量； 所述深度学习技术基于改进时空卷积网络STCN模型，所述改进时空卷积网络STCN模型在时间维度处理阶段集成GRU单元，以处理时间序列中的周期性特征； 所述改进时空卷积网络STCN模型具体包括： 将生产数据整理成适合时空卷积网络处理的格式，包括将数据分割成具有时间和空间维度的序列； 构建STCN模型，考虑到轴承生产中的时间序列数据包含复杂周期性模式，在模型中集成GRU单元； 采用分阶段训练方法，先在一部分数据上训练基本模型，然后逐渐引入复杂数据，逐步提高模型的泛化能力和准确性，使用数据增强技术来扩展训练数据集，通过模拟不同生产条件下的数据； 将训练好的STCN模型集成到实时监控中，用于持续监测轴承生产线的状态，及时发现导致生产中断或质量下降的异常模式； 所述集成GRU单元的改进时空卷积网络STCN具体集成包括： 空间特征提取：使用卷积层来处理每个时间步的空间数据，对于每个时间步，设空间输入数据为； 时间序列处理，即集成GRU单元：将空间特征序列送入GRU单元进行时间序列处理； 所述分阶段训练方法具体包括： 阶段一，预训练：STCN模型在一个简单数据集上进行预训练，数据集包括第一预定变量和简单时空模式，捕捉到基本时空关系和特征； 阶段二，进阶训练：在预训练的基础上，模型使用第二预定变量和复杂时空模式的数据集进行进阶训练，包括不同生产线、不同工序的数据以及轴承生产过程中的异常情况数据，所述第一预定变量数量小于第二预定变量； 阶段三，微调：在最后阶段，使用实际轴承生产环境的数据集上进行微调，细化模型性能； 所述强化学习算法具体包括： 定义以下元素：状态S：由当前的生产参数以及来自数据采集模块的实时生产数据组成；动作A：在任何给定状态下，采取的动作是对生产参数的调整；奖励R：奖励是基于生产结果来评估动作效果的指标，包括提高的产品质量、降低的废品率或提高的生产效率； 使用Q学习来训练一个策略，该策略能够在给定状态下选择最佳动作以最大化长期奖励，训练过程如下： 探索和利用：在探索新动作和利用已知的最佳策略之间进行权衡； 策略更新：根据从实时交互中获得的奖励反馈，更新策略，以改进未来的动作选择。

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启东锦桥轴承有限公司，其通讯地址为：226200 江苏省南通市启东市南苑西路；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。