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龙图腾网获悉河北鸿科碳素有限公司申请的专利一种基于人工智能的碳素阳极混捏质量控制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：CN120595748B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510782279.1，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权一种基于人工智能的碳素阳极混捏质量控制系统是由王建红;姜丽茹;尹丽慧;赵彦涛;李文博设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的碳素阳极混捏质量控制系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的碳素阳极混捏质量控制系统，具体涉及碳素阳极生产领域，包括原料信息采集模块、混捏过程监测模块、数据预处理模块、质量分析预测模块、控制指令生成模块、执行模块以及反馈调整模块。本发明通过全面采集原料和混捏过程的信息，实现了对混捏质量的全方位监测，为准确评估和预测混捏质量提供了丰富的数据支持，利用人工智能算法建立质量预测模型，能够精确地预测碳素阳极的质量指标，提前发现潜在的质量问题，为生产决策提供科学依据，基于预测结果的控制指令生成和反馈调整机制，实现了对混捏过程的动态控制，能够及时调整混捏参数，有效提高碳素阳极的混捏质量，降低废品率，提高生产效率和产品质量。

本发明授权一种基于人工智能的碳素阳极混捏质量控制系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的碳素阳极混捏质量控制系统，其特征在于，包括：原料信息采集模块、混捏过程监测模块、数据预处理模块、质量分析预测模块、控制指令生成模块、执行模块以及反馈调整模块； 所述原料信息采集模块：用于采集各种原料的基础信息，生成原料信息文本并将原料信息文本传输至数据预处理模块； 所述混捏过程监测模块：包括温度监测单元、时间监测单元、转速监测单元、扭矩监测单元，用于实时监测混捏过程中的温度、混捏时间、混捏设备的转速、混捏过程中的扭矩变化获得混捏过程参数文本和环境参数文本，并将混捏过程参数文本和环境参数文本传输至数据预处理模块； 所述数据预处理模块：包括数据清洗单元和数据标准化单元，用于对采集到的原料信息文本、混捏过程参数文本以及环境参数文本进行预处理，并将处理后的文本传输至质量分析预测模块； 所述质量分析预测模块：用于将处理后的原料信息文本、混捏过程参数文本以及环境参数文本输入至长短期记忆网络模型和随机森林模型中，并将长短期记忆网络模型和随机森林模型的预测结果进行加权融合，得到最终的混捏质量预测结果；所述长短期记忆网络模型用于处理混捏过程中的时间序列数据； 所述随机森林模型用于处理非时间序列数据，所述非时间序列数据包括原料参数和环境参数； 所述随机森林模型的步骤具体如下： 决策树生成：随机森林中的每一棵决策树都是基于一个自助采样得到的子集进行训练的，自助采样是指从原始数据集中有放回地随机抽取样本，形成一个新的子集，子集的大小与原始数据集相同，对于每一棵决策树，在每个节点进行分裂时，不是考虑所有的特征，而是从原始数据集中随机选择一部分特征子集，然后从这些特征中选择最优的特征和分裂点来进行节点分裂，假设原始数据集中有m个特征，通常选择的特征子集大小为m； 特征选择准则：在决策树的节点分裂过程中，采用基尼不纯度作为特征选择的准则，对于一个数据集D，其基尼不纯度的计算公式为： 其中，k是数据集中的类别数，对于回归问题，可将连续的质量指标划分为若干区间，视为不同的“类别”，pi是第i类样本在数据集D中所占的比例； 对于一个特征A，假设其有v个不同的取值{a1,a2,⋯,av}，将数据集D按照特征A的取值进行划分，得到v个子集{D1,D2,⋯,Dv}，则特征A对数据集D的基尼指数为： 在每个节点选择基尼指数最小的特征和对应的分裂点进行分裂， 随机森林预测：对于一个新的样本，将其输入到随机森林中的每一棵决策树，得到每棵决策树的预测结果，对于回归问题，随机森林的最终预测结果是所有决策树预测结果的平均值，假设随机森林中有N棵决策树，第j棵决策树对样本的预测结果为，则随机森林的最终预测结果为： ； 所述加权融合的公式为： 其中，为最终预测值，为LSTM模型的预测值，为RF模型的预测值，w1和w2为权重系数，且w1+w2=1，权重系数通过交叉验证的方法进行优化确定； 预测的混捏质量指标包括碳素阳极的密度ρ、抗压强度Rc、电阻率ρe； 所述控制指令生成模块：用于将质量分析预测模块的预测结果与预设的质量标准范围进行对比，若预测结果未达到预设标准，则根据偏差分析生成相应的控制指令，传输至混捏设备的执行机构，对混捏过程的参数进行调整； 所述执行模块：用于根据控制决策模块生成的控制指令，对混捏设备进行实时调节，确保混捏过程按照预定的工艺参数进行； 所述反馈调整模块：在执行模块执行控制指令后，持续收集混捏过程的实际数据和碳素阳极的质量检测数据，将这些数据反馈至质量分析预测模块，对质量预测模型和控制策略进行优化调整，以实现对混捏质量的动态控制。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人河北鸿科碳素有限公司，其通讯地址为：050100 河北省石家庄市井陉矿区西王舍社区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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