发明专利已授权

基于注意力机制的CNN-GRU合模拉杆应变预测方法

📄 申请号：CN202411796934.0 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2024-12-09

公开号

CN119272806B

公开日

2025-07-15

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_045

IPC 分类号

G06N3_045 , G06N3_0464 , G06N3_0442 , G06F18_2433 ,

技术画像

所属领域

深度学习深度学习时间序列预测设备状态监测

应用场景

工业自动化, 智能制造, 设备健康管理, 注塑机, 压铸机

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摘要

本发明公开了一种基于注意力机制的CNN‑GRU合模拉杆应变预测方法，包括：采集注塑机合模机构装调过程数据并进行预处理，用预处理后的合模机构装调过程数据构建样本数据集，将样本数据集划分为训练集和测试集；采用CNN‑GRU网络结构结合SE注意力机制构建多输入多输出合模机构拉杆应变预测模型，使用训练集对合模机构拉杆应变预测模型进行训练；使用测试集通过训练好的合模机构拉杆应变预测模型对合模机构装调过程进行预测，然后对最终预测结果进行评估；将训练好的合模机构拉杆应变预测模型部署到实际生产现场，输出当前装调操作后的拉杆应变预测值。本发明实现了对合模机构装调过程中拉杆应变的精准预测，提升了装配效率与质量。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种谐振式疲劳试验机动态载荷误差在线补偿方法

当前第 / 件

一种基于实体重要性和相似性的电商知识图谱补全方法

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