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龙图腾网获悉浙江易锻精密机械有限公司申请的专利基于机器学习的模具高度自适应调节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：CN120491439B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510998776.5，技术领域涉及：G05B11/42；该发明授权基于机器学习的模具高度自适应调节方法及系统是由郭洪昌;梅碧舟;王达;郑炜嘉;蔡文忠;柳丽香;奚嘉隆;陆阿海;代玉海;祁建分;肖江英;葛俊杰;欧艳艳;徐泽文;宁书鹏设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的模具高度自适应调节方法及系统在说明书摘要公布了：本发明基于机器学习的模具高度自适应调节方法及系统，涉及自适应调节技术领域，方法包括：采集预设时段内的时间序列数据并进行预处理，得到相应的数据序列；划分数据序列得到若干序列段，对每段序列段进行线性系统检测；基于检测结果对非线性系统的序列段进行迭代划分，得到若干线性序列段；对所有线性序列段进行聚类得到多个聚类簇，获取每个聚类簇对应的最优PID控制参数；实时采集当前时刻的运行数据并匹配所属聚类簇，基于相应的最优PID控制参数实现模具高度的自适应动态调节；本发明通过序列划分将全局非线性问题转化为局部线性控制，能够解决因非线性造成的PID控制不够精确的问题，实现模具高度的自适应调节。

本发明授权基于机器学习的模具高度自适应调节方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的模具高度自适应调节方法，其特征在于：采集预设时段内的时间序列数据并进行预处理，得到相应的数据序列；划分数据序列得到若干序列段，对每段序列段进行线性系统检测；基于线性系统检测结果，对非线性系统的序列段进行迭代划分，得到若干线性序列段；对所有线性序列段进行聚类得到多个聚类簇，基于每个聚类簇构建一个PID控制模型，得到每个聚类簇对应的最优PID控制参数；实时采集当前时刻的运行数据并匹配所属聚类簇，基于相应的最优PID控制参数实现模具高度的自适应动态调节； 其中，实时采集模具的高度数据，同时采集高速压力机设定的模具高度，计算设定高度与实际高度之间的高度差，实时获取模具高度差数据；数据序列包括有模具高度差序列、电机转速序列、气缸压力序列，采用有序样品聚类法或阈值分割法分别对电机转速序列和气缸压力序列进行分段，得到若干分段节点，叠合两者的分段节点后对所有序列进行划分，得到若干序列段；之后通过分别计算电机转速及气缸压力对应的序列段与相应模具高度差的序列段之间的互相关函数，或者通过检测叠合性和齐次性，判定相应的序列段是否为非线性系统的序列段； 重复对电机转速序列和气缸压力序列的划分过程，对非线性系统的序列段再次进行更精细的划分操作，得到若干新的序列段，同时重复线性系统检测的过程，对所有新的序列段再次进行线性系统检测，直至所有划分出的序列段均符合线性特征，得到若干分别与电机转速序列、气缸压力序列、模具高度差序列对应的线性序列段。

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