基于机器学习的模具温度自适应调节方法及系统

本发明提供一种基于机器学习的模具温度自适应调节方法及系统，涉及温度调节技术领域，包括采集模具生产过程中的实时温度数据和与温度相关的工艺参数，对实时温度数据和与温度相关的工艺参数进行特征提取，得到多个候选特征，根据得到的目标温度调节关键特征集合，构建模具温度均匀性与产品质量的多目标优化模型，得到多目标优化模型的最优解；构建温度调节模型，通过求解所述温度调节模型，得到初始温度调节策略，同时下发至车间现场的边缘计算节点，当检测到异常时，触发基于行为克隆的策略在线更新机制，利用异常时新采集的温度数据对初始温度调节策略进行自适应优化，生成目标温度调节策略用于指导模具温度的实时控制。