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龙图腾网获悉浙江美格机械股份有限公司申请的专利一种印刷机设备安全生产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：CN120315397B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510784427.3，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权一种印刷机设备安全生产控制方法及系统是由刘颖;刘国方;吴钦伟;高长利设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种印刷机设备安全生产控制方法及系统在说明书摘要公布了：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。

本发明授权一种印刷机设备安全生产控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种印刷机设备安全生产控制方法，其特征在于，包括： 通过部署于印刷机群的多模态传感器网络实时采集运行数据，利用时序注意力机制对所述运行数据对应的标准化数据流进行特征提取，得到所述印刷机群的动态特征向量；基于所述动态特征向量构建印刷机群的时空关联矩阵； 基于所述动态特征向量和所述时空关联矩阵，构建层次化深度学习模型包括： 所述层次化深度学习模型包括特征融合层、时序预测层和风险评估层；在所述特征融合层中，将所述动态特征向量通过自注意力机制转换为查询矩阵、键矩阵和值矩阵，并通过缩放点积注意力计算得到特征间关联权重，将所述时空关联矩阵输入图注意力网络提取印刷机之间的空间依赖特征，通过门控机制将所述特征间关联权重和所述空间依赖特征进行自适应融合，生成第一综合特征表示； 在所述时序预测层中，将所述第一综合特征表示分别输入双向长短期记忆网络和多尺度并行卷积神经网络，所述双向长短期记忆网络提取时序特征，所述多尺度并行卷积神经网络提取局部特征，通过残差连接结构将两者的输出特征进行融合，生成第二综合特征表示；将所述第二综合特征表示输入所述风险评估层生成第二预测结果，将历史标注数据输入所述层次化深度学习模型进行训练，利用训练后的深度学习模型对所述动态特征向量进行分析，生成设备健康状态评估结果；基于所述设备健康状态评估结果和所述时空关联矩阵，计算所述印刷机群的整体安全风险指数和设备识别结果； 根据所述整体安全风险指数和所述设备识别结果，建立所述印刷机群的智能调度约束条件；基于深度强化学习算法构建调度决策模型，将安全阈值约束、资源分配约束和生产效率约束作为奖励函数的评价指标；利用所述调度决策模型生成最优调度方案包括： 通过动态规划算法构建设备启停状态转移矩阵；结合混合整数规划方法优化负载分配策略，所述负载分配策略基于设备剩余产能和任务紧急程度，建立任务分配权重系数，实现设备群负载的动态平衡；将所述设备启停状态转移矩阵和所述负载分配策略组合形成所述最优调度方案；将所述最优调度方案下发至各印刷机控制系统执行。

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