摘要
本发明涉及锻造工艺智能控制技术领域,具体是一种真空等温锻造压机智能控制方法、系统及装置。所述方法包括:基于多模态传感器采集锻造过程中的温度、压力和应力数据,生成初步的原始数据序列;对所述原始数据序列进行清洗与标准化处理,生成标准化后的实时工况数据;基于所述实时工况数据和历史数据,构建动态工艺预测模型,生成关键参数预测序列;将所述关键参数预测序列输入强化学习模型,生成优化后的工艺参数集合;基于所述优化后的工艺参数集合,对压机执行系统进行动态调整,同时实时监测设备运行状态,生成闭环控制指令序列。本发明可有效提高锻件质量一致性与生产效率,降低设备故障风险。
技术关键词
强化学习模型
闭环控制
工艺特征
序列
优化工艺参数
多模态传感器
实时监测设备
压机
动态
循环神经网络模型
工况
数据采集模块
主成分分析方法
时序预测模型
卡尔曼滤波算法
真空
强化学习算法
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序列
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