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龍圖騰網獲悉徐州達一重鍛科技有限公司申請的專利一種鍛壓監測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119935225B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411844962.5，技術領域涉及：G01D21/02；該發明授權一種鍛壓監測方法及系統是由高仕恒;王海平;黃曉磊;袁亞鵬;馬俊設計研發完成，并于2024-12-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種鍛壓監測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及鍛壓監測技術領域，公開了一種鍛壓監測方法及系統。方法通過在鍛壓設備上布置物聯網傳感器，實時采集鍛壓過程中的多種數據，并通過物聯網網關傳輸至數據中心。在數據中心，對數據進行預處理后，利用基于CTA?GNN算法的深度學習模型進行分析，判斷是否存在設備故障或工藝風險。當風險概率超過預設閾值時，系統自動生成預警信息，并通過短信、郵件或系統通知等方式發送給相關人員，同時記錄發送狀態和接收確認情況。此外，本發明還提供相應的智能監測系統，包括數據采集、傳輸、處理、智能分析及預警管理模塊。該系統能夠準確判斷故障，提高監測效率和準確性，及時發現并預警潛在風險，有效保障鍛壓工藝的安全和穩定。

本發明授權一種鍛壓監測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種鍛壓監測方法，其特征在于，所述方法包括： 步驟S100：在鍛壓設備上布置物聯網傳感器，實時采集鍛壓過程中的鍛壓數據； 步驟S200：采集到的鍛壓數據通過物聯網網關傳輸至數據中心； 步驟S300：在數據中心對接收到的鍛壓數據進行數據預處理； 步驟S400：利用基于深度學習的算法對預處理后的鍛壓數據進行分析，判斷是否存在設備故障或工藝風險； 所述基于深度學習的算法采用CTA-GNN算法，使用歷史鍛壓數據、設備故障數據及鍛壓結果數據訓練CTA-GNN模型； 所述CTA-GNN模型結構包括： 輸入層用于接收鍛壓數據，并根據鍛壓設備的物理結構，構建相應的圖結構，節點代表鍛壓設備的部件，邊代表部件之間的相互作用； 特征提取層，采用圖神經網絡，從輸入的鍛壓數據和圖結構中提取鍛壓過程的數據特征； 因果-捷徑特征分離層，通過軟掩碼機制將特征提取層得到的數據特征拆分為因果特征和捷徑特征，其中因果特征直接關聯于鍛壓工藝中的實際物理過程，捷徑特征包含噪聲和誤導性信息； 參數化調整層，對因果特征和捷徑特征進行參數化后門調整，減少捷徑特征對預測結果的負面影響； 輸出層，利用分類器預測每種設備故障或工藝風險的概率； 步驟S500：當判斷鍛壓存在設備故障或工藝風險時，通過數據中心發送預警信息。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人徐州達一重鍛科技有限公司，其通訊地址為：221000 江蘇省徐州市賈汪區桃源南路；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。