摘要
本发明提供一种印刷机设备安全生产控制方法及系统,涉及印刷机技术领域,包括通过多模态传感器采集印刷机群运行数据,利用时序注意力机制提取动态特征,构建时空关联矩阵表征印刷机间耦合关系。构建层次化深度学习模型,集成特征融合、时序预测和风险评估,分析设备健康状态,计算整体安全风险指数和识别故障设备。基于深度强化学习的调度决策模型,结合安全阈值、资源分配和生产效率约束,生成包括设备启停顺序和负载分配策略的最优调度方案,实现印刷机群的安全高效调度。本发明能够有效识别潜在风险,避免安全事故,提高生产效率。
技术关键词
深度学习模型
设备健康状态评估
印刷机控制系统
双向长短期记忆网络
混合整数规划方法
深度强化学习算法
印刷机设备
设备识别
资源分配
风险
加权有向图
动态规划算法
生成设备
依赖特征
构建印刷机
注意力机制
策略
卷积神经网络提取
采集运行数据
系统为您推荐了相关专利信息
影像
稀疏特征
建筑物屋顶轮廓
RANSAC算法
线特征
分析人体
数据加密技术
距离估计
球形摄像头
实时视频流
融合检测方法
脊柱椎间
医学影像数据
深度学习模型
椎体
辣椒病害
搜索系统
深度学习图像识别
簇生朝天椒
动态知识图谱