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龙图腾网获悉江西五十铃汽车有限公司申请的专利一种跨产线协同的汽车冲压模具健康管理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：CN121388797B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202511971927.4，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种跨产线协同的汽车冲压模具健康管理方法及系统是由黄乐进;文军;李昊旻;郭虔伟;刘克斌设计研发完成，并于2025-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨产线协同的汽车冲压模具健康管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种跨产线协同的汽车冲压模具健康管理方法及系统，该方法包括以下步骤：采集模具的运行数据；执行异常检测，以识别异常数据；从知识图谱中检索与当前异常特征相似的目标历史案例；基于检索到的目标历史案例进行适配，生成针对当前异常的预测模型；通过协同决策引擎生成维护参数指令，并输出执行指令至相关设备；将异常数据的特征数据和维护参数指令整合到知识图谱中，并通过增量学习机制更新知识库。通过利用边缘计算和知识图谱检索，实现跨产线经验共享，避免知识孤岛；利用元学习模型基于历史案例快速适配，提升对异常数据的响应速度和处理准确性；通过协同决策引擎自动生成维护指令，并动态更新知识库，确保系统持续优化。

本发明授权一种跨产线协同的汽车冲压模具健康管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种跨产线协同的汽车冲压模具健康管理方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过部署在多条冲压产线上的多模态传感器阵列，实时采集模具的运行数据； 在边缘计算节点上对采集的运行数据进行预处理和特征提取，并基于提取的特征执行异常检测，以识别异常数据； 当检测到异常数据时，触发跨产线协同诊断，从中央服务器存储的知识图谱中检索与当前异常特征相似的目标历史案例； 利用元学习模型基于检索到的目标历史案例进行适配，生成针对当前异常的预测模型，其中，利用元学习模型基于检索到的目标历史案例进行适配的步骤具体包括： 计算当前异常特征向量与知识图谱中历史案例特征向量的相似度距离，并根据所述相似度距离选择相似度最高的历史案例作为目标历史案例； 定义当前异常特征向量与目标历史案例的特征向量，以时间点为索引，计算各时间点的注意力权重； 使用加权后的目标历史案例的数据训练元学习模型，模型参数通过梯度优化更新，其中，时间点的注意力权重的计算表达式为： ； ； 式中，为注意力权重，为当前异常特征向量，为目标历史案例的特征向量，为相似度得分，t为时间点索引，为第k个特征的权重系数，k为特征索引，K为特征向量的总维度，j为求和索引，T为目标历史案例的时间点数量，为当前异常特征向量的第k个分量，为目标历史案例在时间点t的特征向量的第k个分量； 基于所述预测模型和检索到的目标历史案例，通过协同决策引擎生成维护参数指令，并输出执行指令至相关设备，其中，通过协同决策引擎生成维护参数指令的步骤具体包括： 基于所述预测模型输出的预测结果，获取初步维护参数指令集； 从知识图谱中检索目标历史案例的维护参数指令集和维护效果数据，并基于历史维护效果的线性调整函数结合维护效果数据计算参数调整量； 将初步维护参数指令集与参数调整量进行修正生成维护参数指令； 将异常数据的特征数据和维护参数指令整合到所述知识图谱中，并通过增量学习机制更新知识库。

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