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龙图腾网获悉东莞市庆丰电工机械有限公司申请的专利基于深度学习的押出机螺杆转速智能匹配与能耗补偿方法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：CN120921668B 。

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：202511056324.1，技术领域涉及：B29C48/92；该发明授权基于深度学习的押出机螺杆转速智能匹配与能耗补偿方法是由郑庆均;聂开华;黄剑锋;郑志诚设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的押出机螺杆转速智能匹配与能耗补偿方法在说明书摘要公布了：本申请公开了基于深度学习的押出机螺杆转速智能匹配与能耗补偿方法，涉及监测分析技术领域，其包括采集押出机对应的运行状态参数和材料特征参数，构建材料‑设备耦合数据集，基于材料‑设备耦合数据集进行螺杆等效扭矩解析，生成螺杆负荷特征图谱；根据螺杆负荷特征图谱进行温度‑压力耦合场演化模拟，获取熔体相变进程参数，进而生成智能转速控制曲线；建立能耗补偿系数矩阵，根据押出机驱动电机绕组的电参量特征对能耗补偿系数矩阵进行相位差补偿映射，生成能耗补偿指令集；构建能耗动态平衡模型，对能耗动态平衡模型进行在线优化，生成螺杆转速‑能耗协同控制器并部署至边缘计算终端，本申请具有提高能耗补偿效率的效果。

本发明授权基于深度学习的押出机螺杆转速智能匹配与能耗补偿方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的押出机螺杆转速智能匹配与能耗补偿方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：采集押出机对应的运行状态参数和材料特征参数，构建材料-设备耦合数据集，基于所述材料-设备耦合数据集进行螺杆等效扭矩解析，生成螺杆负荷特征图谱； 所述步骤S1包括以下步骤： 通过压力传感器阵列采集押出机螺杆对应的轴向分布压力值，并通过红外光谱传感器获取材料熔融指数和热导率参数，进而根据轴向分布压力值、材料熔融指数和热导率参数构建出材料-设备耦合数据集； 对材料-设备耦合数据集进行降噪处理，并基于降噪处理的结果生成降噪特征向量，构建等效力学模型，将所述降噪特征向量输入所述等效力学模型中进行周向剪切应力解析，并对周向剪切应力解析结果进行负载特征提取，生成螺杆负荷特征图谱； 步骤S2：根据螺杆负荷特征图谱进行温度-压力耦合场演化模拟，获取熔体相变进程参数，对熔体相变进程参数进行螺杆转速匹配度迭代运算，生成智能转速控制曲线； 所述步骤S2包括以下步骤： 将所述螺杆负荷特征图谱划分为多个功能段，所述多个功能段包括熔体输送功能段、压缩功能段和计量功能段，建立各功能段对应的温度场梯度和压力场梯度关联矩阵； 利用有限元软件对各功能段对应的温度场梯度和压力场梯度关联矩阵进行动态演化模拟，并基于动态演化模拟的结果获取各功能段对应的熔体相变进程参数，所述熔体相变进程参数包括熔体相变速率和粘度分布参数； 构建状态空间方程，将熔体相变速率和粘度分布参数作为约束条件输入，并求解状态空间方程的最优转速集合，进而对所述最优转速集合进行插值处理，生成智能转速控制曲线； 步骤S3：对智能转速控制曲线进行能耗波动动态补偿分析，建立能耗补偿系数矩阵，根据押出机驱动电机绕组的电参量特征对能耗补偿系数矩阵进行相位差补偿映射，生成能耗补偿指令集； 所述步骤S3包括以下步骤： 采集押出机驱动电机绕组运行时对应的电参量特征，所述电参量特征包括三相电流纹波特征和谐波失真度，并结合所述智能转速控制曲线构建电流-转速关联特征面； 对所述电流-转速关联特征面进行波动分解，进而基于波动分解的结果识别出负载突变数据和暂态能量过冲区域，所述负载突变数据包括负载突变点和负载突变时间； 建立能耗补偿系数矩阵，基于能耗补偿系数矩阵对暂态能量过冲区域进行零相位差滤波器组配置，并优化滤波器组对应的补偿系数组合，生成能耗补偿指令集； 步骤S4：基于智能转速控制曲线和能耗补偿指令集构建能耗动态平衡模型，对能耗动态平衡模型进行在线优化，生成螺杆转速-能耗协同控制器并部署至边缘计算终端； 所述步骤S4包括以下步骤： 构建目标优化函数，将智能转速控制曲线和能耗补偿指令集作为约束条件输入目标优化函数，对目标优化函数进行平衡训练，生成能耗动态平衡模型； 通过数字孪生平台建立虚拟押出机仿真环境，利用历史工艺参数集对能耗动态平衡模型进行迁移强化学习，将迁移强化学习后的能耗动态平衡模型封装为螺杆转速-能耗协同控制器，并将所述螺杆转速-能耗协同控制器部署至边缘计算终端。

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