本發(fā)明涉及鋁型材擠壓控制，具體為一種高效能耗擠壓速度調(diào)節(jié)系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、擠壓機(jī)是輕合金（鋁合金、銅合金和鎂合金）管、棒、型材生產(chǎn)的主要設(shè)備，擠壓機(jī)是實(shí)現(xiàn)金屬擠壓加工的最主要設(shè)備，也是利用金屬塑性壓力成形的一種重要方法，其重要的特點(diǎn)是能夠?qū)⒔饘馘V坯一次加工成管、棒、型材完成在瞬息之間；在當(dāng)前的工業(yè)生產(chǎn)中，擠壓工已經(jīng)成為一種廣泛應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)；目前，現(xiàn)代擠壓機(jī)的一個(gè)特點(diǎn)是向節(jié)能化方向發(fā)展，進(jìn)而降低生產(chǎn)鋁材產(chǎn)品的成本，而實(shí)現(xiàn)上述目前的其中一個(gè)重要措施就是節(jié)能；然而，擠壓機(jī)的功率都相當(dāng)大，因此節(jié)能也就自然成為了企業(yè)的首選，企業(yè)往往能夠通過(guò)降低了鋁材在擠壓過(guò)程中的耗電量，從而降低生產(chǎn)鋁材的能量消耗，最終降低成本。

2、然而，現(xiàn)有的擠壓機(jī)在擠壓鋁型材時(shí)，其擠壓速度的調(diào)節(jié)在實(shí)際應(yīng)用中存在諸多不足，尤其是在復(fù)雜、動(dòng)態(tài)的生產(chǎn)環(huán)境下，實(shí)在難以滿足日益增長(zhǎng)的效率和精度需求，如：現(xiàn)有技術(shù)通常依賴(lài)于固定規(guī)則或簡(jiǎn)單的反饋控制方法來(lái)調(diào)節(jié)擠壓速度，這種方法的主要問(wèn)題在于缺乏對(duì)未來(lái)可能出現(xiàn)的異常情況的預(yù)測(cè)能力；且由于系統(tǒng)無(wú)法提前預(yù)見(jiàn)潛在的生產(chǎn)問(wèn)題，如負(fù)載波動(dòng)、設(shè)備老化或材料性能變化，當(dāng)問(wèn)題實(shí)際發(fā)生時(shí)，系統(tǒng)往往反應(yīng)滯后，無(wú)法及時(shí)調(diào)整操作參數(shù)，導(dǎo)致生產(chǎn)中斷或產(chǎn)品質(zhì)量下降。

3、另外，現(xiàn)有的擠壓速度調(diào)節(jié)系統(tǒng)往往僅基于單一變量進(jìn)行調(diào)節(jié)，如：根據(jù)當(dāng)前的速度或壓力進(jìn)行簡(jiǎn)單的反饋控制，該種方法的局限性在于它無(wú)法綜合考慮多種影響因素，難以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的全局最優(yōu)控制；尤其是在面對(duì)不斷變化的生產(chǎn)需求和能耗目標(biāo)時(shí)，現(xiàn)有系統(tǒng)難以動(dòng)態(tài)調(diào)整擠壓速度和壓力，從而無(wú)法實(shí)現(xiàn)能效的最優(yōu)化，這種不足不僅導(dǎo)致能源的浪費(fèi)，還可能影響生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量；并且，傳統(tǒng)的擠壓速度調(diào)節(jié)系統(tǒng)往往需要操作人員頻繁干預(yù)和手動(dòng)調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)，這不僅增加了勞動(dòng)強(qiáng)度，還存在較高的操作失誤風(fēng)險(xiǎn)；同時(shí)，人工調(diào)整的滯后性和不準(zhǔn)確性，容易導(dǎo)致生產(chǎn)過(guò)程的不穩(wěn)定，進(jìn)而影響產(chǎn)品質(zhì)量和能耗效率；特別是在復(fù)雜的生產(chǎn)環(huán)境中，操作人員難以及時(shí)做出最優(yōu)判斷，可能導(dǎo)致設(shè)備長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行在次優(yōu)狀態(tài)下，也增加了安全隱患和系統(tǒng)故障的可能性。

4、因此，如何在高效能的擠壓機(jī)上智能化地調(diào)節(jié)控制擠壓生產(chǎn)鋁型材是目前技術(shù)人員需要解決的技術(shù)問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種高效能耗擠壓速度調(diào)節(jié)系統(tǒng)及方法，解決了背景技術(shù)中提到的問(wèn)題。

2、為實(shí)現(xiàn)以上目的，本發(fā)明在第一方面提供一種高效能耗擠壓速度調(diào)節(jié)系統(tǒng)，包括：

3、數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊、特征提取模塊、預(yù)測(cè)與模型更新模塊、動(dòng)態(tài)負(fù)載優(yōu)化模塊和實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)與控制模塊；

4、該數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊用于實(shí)時(shí)采集設(shè)備運(yùn)行參數(shù)信息和材料狀態(tài)信息，組成初始數(shù)據(jù)組dat，并分別進(jìn)行標(biāo)記時(shí)間t和時(shí)間同步處理，得到時(shí)間序列數(shù)據(jù)組datts，同步再對(duì)該時(shí)間序列數(shù)據(jù)組datts進(jìn)行預(yù)處理，并得到存儲(chǔ)數(shù)據(jù)組datp；

5、該特征提取模塊用于對(duì)該存儲(chǔ)數(shù)據(jù)組datp進(jìn)行統(tǒng)計(jì)特征提取和時(shí)間特征提取，并篩選生成特征向量ftvs；

6、該預(yù)測(cè)與模型更新模塊用于基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型，將該特征向量ftvs輸入到該訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型中，并訓(xùn)練輸出結(jié)果風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)指數(shù)yt，并與預(yù)設(shè)的擠壓運(yùn)行預(yù)測(cè)狀態(tài)評(píng)估閾值jz進(jìn)行匹配預(yù)測(cè)，生成擠壓運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估結(jié)果；

7、該動(dòng)態(tài)負(fù)載優(yōu)化模塊根據(jù)該擠壓運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估結(jié)果觸發(fā)調(diào)控當(dāng)前的擠壓運(yùn)行狀態(tài)，并輸出評(píng)估觸控執(zhí)行結(jié)果，并基于該評(píng)估觸控執(zhí)行結(jié)果進(jìn)行負(fù)載預(yù)測(cè)分析，得到負(fù)載預(yù)測(cè)指數(shù)lodpred，同步根據(jù)該負(fù)載預(yù)測(cè)指數(shù)lodpred獲取調(diào)控?cái)D壓速度spdopt和調(diào)控?cái)D壓壓力prsopt；

8、該實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)與控制模塊通過(guò)獲取當(dāng)前生產(chǎn)區(qū)域的實(shí)時(shí)擠壓速度spd和擠壓壓力prs與該調(diào)控?cái)D壓速度spdopt和該調(diào)控?cái)D壓壓力prsopt進(jìn)行對(duì)比，并根據(jù)對(duì)比結(jié)果對(duì)該實(shí)時(shí)擠壓速度spd和該擠壓壓力prs進(jìn)行調(diào)節(jié)和控制。

9、優(yōu)選地，該數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊包括傳感器采集單元和數(shù)據(jù)預(yù)處理單元；

10、該傳感器采集單元用于實(shí)時(shí)采集擠壓機(jī)設(shè)備運(yùn)行參數(shù)信息和出料狀態(tài)信息，并組成初始數(shù)據(jù)組dat，以及對(duì)該組成初始數(shù)據(jù)組dat分別進(jìn)行標(biāo)記時(shí)間t和時(shí)間同步處理，得到時(shí)間序列數(shù)據(jù)組datts，該時(shí)間序列數(shù)據(jù)組datts={tem（t），prs（t），spd（t），vsc（t），elm（t），lod（t）}；其中，該初始數(shù)據(jù)組dat包括擠壓溫度tem、擠壓壓力prs、擠壓速度spd、材料黏度vsc、材料彈性模量elm和生產(chǎn)負(fù)載lod；該數(shù)據(jù)預(yù)處理單元用于對(duì)該時(shí)間序列數(shù)據(jù)組datts進(jìn)行預(yù)處理，并生成存儲(chǔ)數(shù)據(jù)組datp，該存儲(chǔ)數(shù)據(jù)組datp={temp（t），prsp（t），spdp（t），vscp（t），elmp（t），lodp（t）}；

11、其中，該預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗處理和數(shù)據(jù)歸一化處理，該數(shù)據(jù)清洗處理包括使用中值濾波器和卡爾曼濾波器進(jìn)行去除數(shù)據(jù)中噪聲；該數(shù)據(jù)歸一化處理包括使用min-max歸一化處理方式進(jìn)行消除不同參數(shù)數(shù)據(jù)之間的量綱差異。

12、優(yōu)選地，該特征向量ftvs={mean（x），var（t），std（t），max（t），min（t），sks（t），kts（t）}；該mean（x）為存儲(chǔ)數(shù)據(jù)組datp中衡量數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)組成均值特征；該var（t）為存儲(chǔ)數(shù)據(jù)組datp中離散程度組成方差特征；該std（t）為存儲(chǔ)數(shù)據(jù)組datp中離散性組成標(biāo)準(zhǔn)差特征；該max（t）為存儲(chǔ)數(shù)據(jù)組datp中極端峰值組成最大值特征；該min（t）為存儲(chǔ)數(shù)據(jù)組datp中極端谷值組成最小值特征；該sks（t）為存儲(chǔ)數(shù)據(jù)組datp中分布的對(duì)稱(chēng)性組成偏度特征；該kts（t）為存儲(chǔ)數(shù)據(jù)組datp中分布的陡峭程度組成峰度特征。

13、優(yōu)選地，該預(yù)測(cè)與模型更新模塊包括建模單元，該建模單元通過(guò)使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型，該訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練包括數(shù)據(jù)劃分處理；

14、該數(shù)據(jù)劃分處理用于將特征向量ftvs進(jìn)行劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，具體包括將特征向量ftvs的70%劃分為訓(xùn)練集，將特征向量ftvs的15%劃分為驗(yàn)證集，將特征向量ftvs的15%劃分為驗(yàn)證集，組成模型的輸入數(shù)據(jù)集ftvsr={ftvtrain，ftvval，ftvtest}；

15、優(yōu)選地，該風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)指數(shù)yt通過(guò)以下計(jì)算公式獲?。?/p>

16、；

17、式中，α表示預(yù)權(quán)重值，log表示對(duì)數(shù)函數(shù)，具體用于平滑特征組成的結(jié)果，表示指數(shù)衰減函數(shù)，具體用于調(diào)整特征xi的非線性關(guān)系影響，表示調(diào)整衰減的系數(shù)，表示sigmoid函數(shù)，具體表示特征值xi在風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)中的非線性作用，輸出范圍為[0，1]，表示對(duì)特征值xi進(jìn)行二次項(xiàng)的正弦變換，具體用于捕捉特征值之間的周期性波動(dòng)，xi表示特征向量ftvsr中第i個(gè)特征值，表示正弦變換調(diào)節(jié)幅度系數(shù)，m表示特征向量ftvsr中的非線性關(guān)系特征的總數(shù)，n表示特征向量ftvsr中的多項(xiàng)式和指數(shù)衰減效應(yīng)的總數(shù)，表示多項(xiàng)式系數(shù)，具體用于調(diào)整的影響，xj表示特征向量ftvsr中第j個(gè)特征值，表示指數(shù)衰減項(xiàng)，用于表示特征值xj的衰減效應(yīng)，表示衰減系數(shù)，具體用于調(diào)控指數(shù)衰減項(xiàng)的衰減速率，表示指數(shù)衰減項(xiàng)的調(diào)整系數(shù)數(shù)。

18、優(yōu)選地，該預(yù)測(cè)與模型更新模塊還包括狀態(tài)匹配單元，該狀態(tài)匹配單元用于通過(guò)預(yù)設(shè)的擠壓運(yùn)行預(yù)測(cè)狀態(tài)評(píng)估閾值jz與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)指數(shù)yt進(jìn)行匹配，并生成生產(chǎn)區(qū)域擠壓運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估結(jié)果，其中，該訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型的性能評(píng)估包括使用準(zhǔn)確率和均方誤差進(jìn)行評(píng)估訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)能力；

19、該生產(chǎn)區(qū)域擠壓運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估結(jié)果通過(guò)以下匹配方式獲?。?/p>

20、；

21、當(dāng)該states返回狀態(tài)為1時(shí)，則確定生產(chǎn)區(qū)域擠壓機(jī)的擠壓運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估結(jié)果為異常結(jié)果；

22、當(dāng)該states返回狀態(tài)為0時(shí)，則確定生產(chǎn)區(qū)域擠壓機(jī)的擠壓運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估結(jié)果為無(wú)異常結(jié)果；該states表示生產(chǎn)區(qū)域擠壓運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估結(jié)果，該yt表示風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)指數(shù)，該jz表示擠壓運(yùn)行預(yù)測(cè)狀態(tài)評(píng)估閾值。

23、優(yōu)選地，該動(dòng)態(tài)負(fù)載優(yōu)化模塊包括負(fù)載預(yù)測(cè)單元和調(diào)控生成單元；

24、該負(fù)載預(yù)測(cè)單元根據(jù)該擠壓機(jī)的擠壓運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估結(jié)果觸發(fā)調(diào)控當(dāng)前擠壓機(jī)的擠壓運(yùn)行狀態(tài)，觸控執(zhí)行擠壓機(jī)的擠壓運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估結(jié)果；

25、該觸發(fā)調(diào)控的具體通過(guò)以下機(jī)制觸發(fā)：

26、當(dāng)生產(chǎn)區(qū)域擠壓運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估結(jié)果為異常，且該states返回狀態(tài)為1時(shí)，則執(zhí)行擠壓機(jī)的擠壓運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估觸控執(zhí)行結(jié)果；

27、當(dāng)生產(chǎn)區(qū)域擠壓運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估結(jié)果為無(wú)異常，且該states返回狀態(tài)為0時(shí)，則不執(zhí)行擠壓機(jī)的擠壓運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估觸控結(jié)果。

28、優(yōu)選地，該調(diào)控生成單元用于負(fù)載預(yù)測(cè)分析獲取負(fù)載預(yù)測(cè)指數(shù)lodpred，并同步根據(jù)負(fù)載預(yù)測(cè)指數(shù)lodpred獲取調(diào)控?cái)D壓速度spdopt和調(diào)控?cái)D壓壓力prsopt；其中，該負(fù)載預(yù)測(cè)指數(shù)lodpred通過(guò)以下計(jì)算公式獲取：

29、；

30、式中，表示預(yù)設(shè)權(quán)重值，具體用于調(diào)控負(fù)載預(yù)測(cè)指數(shù)的影響，w表示特征向量ftvsr包括的特征數(shù)據(jù)總數(shù)，xk表示特征向量ftvsr中的第k個(gè)特征值，表示第k個(gè)特征值的預(yù)設(shè)權(quán)重值，表示第k個(gè)特征值的時(shí)間衰減系數(shù)，t表示時(shí)間點(diǎn)t，tmax表示時(shí)間窗口長(zhǎng)度的上限值；

31、該調(diào)控?cái)D壓速度spdopt和該調(diào)控?cái)D壓壓力prsopt通過(guò)以下計(jì)算公式獲?。?/p>

32、；

33、；

34、式中，a表示基準(zhǔn)擠壓速度，b表示擠壓速度對(duì)負(fù)載預(yù)測(cè)的響應(yīng)系數(shù)，c表示擠壓速度下限值，d表示基準(zhǔn)擠壓壓力，e表示擠壓壓力上限值，f表示擠壓壓力對(duì)負(fù)載預(yù)測(cè)的響應(yīng)系數(shù)。

35、優(yōu)選地，該實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)與控制模通過(guò)獲取的實(shí)時(shí)擠壓速度spd和擠壓壓力prs，并分別與獲取的調(diào)控?cái)D壓速度spdopt和調(diào)控?cái)D壓壓力prsopt進(jìn)行對(duì)比，確定擠壓速度誤差值espd（t）和擠壓壓力誤差值eprs（t），并通過(guò)使用plc和伺服電機(jī)控制對(duì)實(shí)時(shí)擠壓速度spd和擠壓壓力prs進(jìn)行調(diào)節(jié)，擠壓機(jī)的運(yùn)行參數(shù)，包括根據(jù)擠壓速度誤差值espd（t）和擠壓壓力誤差值eprs（t）進(jìn)行修正實(shí)時(shí)擠壓速度spd和擠壓壓力prs；

36、該擠壓速度誤差值espd（t）和擠壓壓力誤差值eprs（t）通過(guò)以下計(jì)算公式獲?。?/p>

37、；

38、；

39、式中，spdopt（t）和prsopt（t）分別表示時(shí)間t的調(diào)控?cái)D壓速度spdopt和調(diào)控?cái)D壓壓力prsopt，spd（t）和prs（t）分別表示時(shí)間t的實(shí)時(shí)擠壓速度spd和擠壓壓力prs。

40、本技術(shù)在第二方面提供一種高效能耗擠壓速度調(diào)節(jié)方法，包括上述任一項(xiàng)所述的一種高效能耗擠壓速度調(diào)節(jié)系統(tǒng)，其特征在于，包括：

41、步驟一：數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊實(shí)時(shí)采集擠壓機(jī)設(shè)備運(yùn)行參數(shù)信息和材料狀態(tài)信息，組成初始數(shù)據(jù)組dat，再進(jìn)行標(biāo)記時(shí)間t和時(shí)間同步處理，獲取時(shí)間序列數(shù)據(jù)組datts，同步再對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)組datts進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)歸一化，組成處理后的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)組datp；

42、步驟二：特征提取模塊對(duì)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)組datp進(jìn)行統(tǒng)計(jì)特征提取和時(shí)間特征提取，再應(yīng)用特征選擇算法進(jìn)行篩選特征，組成特征向量ftvs；

43、步驟三：預(yù)測(cè)與模型更新模塊通過(guò)使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行建立訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型，將獲取的特征向量ftvs作為輸入特征，進(jìn)行訓(xùn)練建立的訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型，包括數(shù)據(jù)劃分、訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型的參數(shù)優(yōu)化和超參數(shù)調(diào)優(yōu)，獲取訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型的輸出結(jié)果風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)指數(shù)yt，并預(yù)設(shè)的擠壓運(yùn)行預(yù)測(cè)狀態(tài)評(píng)估閾值jz進(jìn)行匹配，獲取生產(chǎn)區(qū)域擠壓運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估結(jié)果；

44、步驟四：動(dòng)態(tài)負(fù)載優(yōu)化模塊根據(jù)生產(chǎn)區(qū)域擠壓運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行觸發(fā)調(diào)控當(dāng)前擠壓運(yùn)行狀態(tài)，獲取擠壓機(jī)的擠壓運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估觸控執(zhí)行結(jié)果，并進(jìn)行負(fù)載預(yù)測(cè)分析獲取負(fù)載預(yù)測(cè)指數(shù)lodpred，同步根據(jù)負(fù)載預(yù)測(cè)指數(shù)lodpred獲取調(diào)控?cái)D壓速度spdopt和調(diào)控?cái)D壓壓力prsopt；

45、步驟五：實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)與控制模通過(guò)當(dāng)前生產(chǎn)區(qū)域獲取的實(shí)時(shí)擠壓速度spd和擠壓壓力prs與獲取的調(diào)控?cái)D壓速度spdopt和調(diào)控?cái)D壓壓力prsopt進(jìn)行對(duì)比，并通過(guò)使用pid控制對(duì)實(shí)時(shí)擠壓速度spd和擠壓壓力prs進(jìn)行調(diào)節(jié)。

46、本發(fā)明提供了一種高效能耗擠壓速度調(diào)節(jié)系統(tǒng)及方法，具備以下有益效果：

47、（1）系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)，通過(guò)在生產(chǎn)線多個(gè)節(jié)點(diǎn)安裝傳感器組，實(shí)時(shí)采集設(shè)備運(yùn)行參數(shù)和材料狀態(tài)信息，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和及時(shí)性。通過(guò)對(duì)采集數(shù)據(jù)的深入特征提取和篩選，系統(tǒng)能夠構(gòu)建高精度的預(yù)測(cè)模型，并通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法提前預(yù)測(cè)潛在的異常情況。在預(yù)測(cè)到可能的風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，系統(tǒng)能夠自動(dòng)觸發(fā)動(dòng)態(tài)負(fù)載優(yōu)化，智能調(diào)整擠壓速度和壓力，以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效率和能效的最優(yōu)化。此外，通過(guò)實(shí)時(shí)的pid控制，系統(tǒng)能夠迅速響應(yīng)生產(chǎn)條件的變化，確保擠壓過(guò)程的穩(wěn)定性和高效性，顯著減少了對(duì)人工干預(yù)的依賴(lài)，降低了操作失誤的風(fēng)險(xiǎn)。這種高度集成的智能控制系統(tǒng)不僅克服了現(xiàn)有技術(shù)中缺乏預(yù)測(cè)能力、動(dòng)態(tài)調(diào)整不足、響應(yīng)滯后和依賴(lài)人工干預(yù)的不足，還大幅提升了整體生產(chǎn)的穩(wěn)定性、能效和安全性。

48、（2）根據(jù)特征向量ftvs，通過(guò)數(shù)據(jù)劃分與模型訓(xùn)練，生成高精度的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)指數(shù)yt，能夠提前預(yù)判潛在的異常情況。同時(shí)，狀態(tài)匹配單元進(jìn)一步結(jié)合預(yù)設(shè)的擠壓運(yùn)行預(yù)測(cè)狀態(tài)評(píng)估閾值jz，精準(zhǔn)地評(píng)估生產(chǎn)區(qū)域的運(yùn)行狀態(tài)。這種方式不僅能夠識(shí)別異常情況，還能通過(guò)量化的預(yù)測(cè)結(jié)果優(yōu)化生產(chǎn)過(guò)程，減少因突發(fā)問(wèn)題導(dǎo)致的生產(chǎn)中斷和質(zhì)量波動(dòng)。系統(tǒng)還通過(guò)多維度的模型評(píng)估，確保預(yù)測(cè)模型的高效性和準(zhǔn)確性，減少了人為判斷的主觀性，提高了系統(tǒng)的自動(dòng)化和智能化水平。

49、（3）根據(jù)生產(chǎn)區(qū)域擠壓運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估結(jié)果，智能地觸發(fā)調(diào)控機(jī)制，確保只有在必要時(shí)才進(jìn)行負(fù)載調(diào)整，從而避免了不必要的系統(tǒng)干預(yù)，提升了整體運(yùn)行的效率。調(diào)控生成單元進(jìn)一步通過(guò)復(fù)雜的負(fù)載預(yù)測(cè)分析，生成負(fù)載預(yù)測(cè)指數(shù)lodpred，并依據(jù)該指數(shù)動(dòng)態(tài)計(jì)算出最優(yōu)的調(diào)控?cái)D壓速度spdopt和調(diào)控?cái)D壓壓力prsopt。這一過(guò)程確保了擠壓生產(chǎn)設(shè)備始終在最優(yōu)狀態(tài)下運(yùn)行，減少了能耗并提高了生產(chǎn)質(zhì)量。同時(shí)，系統(tǒng)通過(guò)精確的pid控制，實(shí)時(shí)修正擠壓速度和壓力的偏差，使生產(chǎn)過(guò)程更加穩(wěn)定和可靠。這種智能化的負(fù)載預(yù)測(cè)和調(diào)控機(jī)制，不僅提升了系統(tǒng)的自適應(yīng)能力，還顯著優(yōu)化了資源利用率和生產(chǎn)效率，確保生產(chǎn)線在復(fù)雜環(huán)境下的持續(xù)高效運(yùn)轉(zhuǎn)。