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龙图腾网获悉苏州康鸿智能装备股份有限公司申请的专利一种基于机器学习的智能整形加工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：CN117032081B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202311159842.7，技术领域涉及：G05B19/408；该发明授权一种基于机器学习的智能整形加工控制方法及系统是由赵国满;张英杰;丁宿骏;张一灿;韩仲歌;赵振刚设计研发完成，并于2023-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的智能整形加工控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的智能整形加工控制方法，包括以下步骤：S1、得到机器学习预测模型，机器学习预测模型为MLP模型；S2、将待加工产品放入离线训练好的机器学习预测模型中，进而预测出加工值，并将相关值反馈到机械臂压头上，进行产品的整形加工；S3、加工后重新测量产品数据并进行判断，得到加工结果；S4、根据用户设置的时间间隔对机器学习预测模型进行在线训练。本发明还公开了一种基于机器学习的智能整形加工控制系统。本发明相较于现有技术，采用数据处理和机器学习的方法进行加工值的预测，对待整形产品每个侧边单独设计模型进行训练和预测。

本发明授权一种基于机器学习的智能整形加工控制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智能整形加工控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、利用之前收集的所有加工数据，结合已有样本建立训练集，并进行离线训练，得到机器学习预测模型，机器学习预测模型为MLP模型； S2、将待加工产品放入离线训练好的机器学习预测模型中，进而预测出加工值，并将相关值反馈到机械臂压头上，进行产品的整形加工； S3、加工后重新测量产品数据并进行判断，得到加工结果； S4、根据用户设置的时间间隔对机器学习预测模型进行在线训练; 在所述步骤S1中，建立MLP模型时，对待加工产品的前、左、右三边都建立两个模型，待加工产品每条边均对应设置有一次整形MLP模型、二次整形MLP模型，一次整形MLP模型、二次整形MLP模型分别针对待加工产品一条边的一次整形、二次整形; MLP模型的建立过程包括以下步骤： S11、通过Tensorflow.keras来实现MLP模型的引入，将多层结构堆叠起来，完成模型的搭建； S12、对每个边的每次预测加工进行单独的模型训练，MLP模型训练用到的数据为从实际生产过程中得到的原始加工数据，原始加工数据包括产品的出产信息、每一次加工前后的点位值和直线度以及产品的目标规格区间信息，原始加工数据处理时进行分类处理，按照边和加工次数进行分类提取，得到六组数据，分别是前、左、右三边的两次加工数据； S13、得到产品前、左、右三边的两次加工数据后，对MLP模型的输入参数进行定义，设置第一个隐层的值为32，第二个隐层的值为64，第三个隐层为32，最后输出一个值作为预测的加工量，输入参数定义如下：；S14、将产品前、左、右三边的两次加工数据构成的原始的组数据集进行2：8分配，得到测试集和训练集，以所述训练集对所述MLP模型进行训练； S15、使用MAE指标对MLP模型进行评估，MAE计算公式如下：,其中，为测试集中数据集总数；为测试集中对应的目标值；为测试集中对应性能的预测值。

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