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龙图腾网获悉盐城市鑫纬嘉新能源科技有限公司申请的专利一种铸造过程中的节能预警控制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：CN119536095B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202411781796.9，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权一种铸造过程中的节能预警控制方法及系统是由陈松林;唐昀青;高树海;刘国平;陈玉华;高树进设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种铸造过程中的节能预警控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种铸造过程中的节能预警控制方法及系统，所述方法包括：获取铸造环境数据、电力消耗数据、燃料消耗数据以及排放量数据并进行数据清洗和归一化操作，得到预处理后的多变量时序数据；将多变量时序数据输入至预先训练完成的多变量预测模型中，得到各个变量的预测值，并将预测值与实际测量值进行对比计算，得到预测残差；根据预测残差，进行序贯贝叶斯分析，得到各个变量的异常事件概率并进行概率融合计算与综合评估，得到异常得分；当判定异常得分大于预设异常阈值时，生成预警信号，并将预警信号发送给铸造设备，以使铸造设备根据预警信号自动调整运行参数。本方法能够实现铸造过程中的准确环保预警与实时控制。

本发明授权一种铸造过程中的节能预警控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种铸造过程中的节能预警控制方法，其特征在于，由服务器执行，包括： 获取铸造环境数据、电力消耗数据、燃料消耗数据以及排放量数据； 根据所述铸造环境数据、所述电力消耗数据、所述燃料消耗数据和所述排放量数据，进行数据清洗和归一化操作，得到预处理后的多变量时序数据； 将所述多变量时序数据输入至预先训练完成的多变量预测模型中，得到各个变量的预测值，并将所述预测值与实际测量值进行对比计算，得到预测残差； 根据所述预测残差，进行序贯贝叶斯分析，得到各个变量的异常事件概率； 根据所述异常事件概率，进行概率融合计算并进行综合评估，得到异常得分； 当判定所述异常得分大于预设异常阈值时，生成预警信号，并将所述预警信号发送给铸造设备，以使铸造设备根据预警信号自动调整运行参数； 其中，所述多变量预测模型的配置过程，包括： 将历史多变量时序数据作为输入数据，基于WOA-HKELM模型，构建初始多变量预测模型； 基于初始多变量预测模型，通过鲸鱼优化算法迭代HKELM模型的参数组合，进行模型训练； 当训练次数大于或等于预设的最大训练次数时，判定训练完成，得到多变量预测模型； 其中，所述基于初始多变量预测模型，通过鲸鱼优化算法迭代HKELM模型的参数组合，进行模型训练，包括： 基于所述初始多变量预测模型，得到鲸鱼优化算法的参数； 基于所述鲸鱼优化算法的参数，随机生成HKELM模型的参数组合； 基于所述参数组合，进行适应度计算，得到每个参数组合的适应度； 基于所述适应度，进行鲸鱼优化迭代，当迭代次数大于或等于预设的最大迭代次数时，得到HKELM模型的最优参数组合； 其中，鲸鱼优化算法的参数包括种群大小和最大迭代次数；HKELM模型的参数组合包括正则化参数、核函数参数和核函数权重； 其中，所述根据所述异常事件概率，进行概率融合计算并进行综合评估，得到异常得分，包括： 根据所述各个变量的异常事件概率，采用贝叶斯网络法进行概率融合计算，得到融合后的异常事件综合概率； 将所述融合后的异常事件综合概率与预设概率阈值进行比较，进行综合评估，得到异常得分； 其中，异常事件综合概率的计算公式如下： ； 其中，表示融合后的异常事件综合概率；表示给定多变量时序数据下，各个变量异常事件的联合概率；表示在时刻t时第n个变量的异常事件；表示总变量数；表示当前观测的多变量时序数据。

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