宁波凯瑞汽车零部件有限公司李捷凯获国家专利权
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龙图腾网获悉宁波凯瑞汽车零部件有限公司申请的专利基于深度学习的挤塑机多段料温动态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：CN121105365B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511640556.1，技术领域涉及：B29C48/92；该发明授权基于深度学习的挤塑机多段料温动态监测方法及系统是由李捷凯;孙艳霞设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的挤塑机多段料温动态监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及工业智能控制领域，尤其涉及基于深度学习的挤塑机多段料温动态监测方法及系统，方法包括：获取挤塑机各段加热区的料温与进料速度数据并预处理，基于相邻两段的料温变化幅值差及滞后时间差，计算配对代价值，构建累计代价矩阵。用此矩阵修正初始累计距离矩阵，找到最短路径，确定最佳匹配关系。据此计算趋势相似性，结合滞后时间差与进料速度的一致性，分析异常程度，判断料温波动是否由正常因素引起，完成多段料温动态监测。本发明通过引入累计代价矩阵修正初始矩阵，综合考虑幅值差和滞后时间差，避免误判，提高监测准确性；结合趋势相似性和进料速度一致性，量化分析异常程度，增强系统鲁棒性，确保生产稳定。
本发明授权基于深度学习的挤塑机多段料温动态监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的挤塑机多段料温动态监测方法，其特征在于，包括： 获取挤塑机料筒中各段加热区的料温数据序列和进料速度数据序列，并进行预处理； 基于相邻两段加料区的料温变化的幅值差以及滞后时间差，计算每对时间点之间的配对代价值，并构建累计代价矩阵，使用累计代价矩阵对初始的累计距离矩阵进行修正，获取修正后累计距离矩阵中的最短路径，得到最佳匹配关系； 基于最佳匹配关系计算相邻两段加热区料温变化的趋势相似性，并结合滞后时间差与进料速度的一致性，分析料温变化的异常程度，以判定料温波动是否由正常的物料流动与热传导引起，或是由其他异常因素导致，以完成挤塑机多段料温动态监测。
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