基于深度学习的金属制品生产控制系统及其优化方法

本发明提出了基于深度学习的金属制品生产控制系统及其优化方法。属于工业互联网与智能制造技术领域。所述方法包括：对标准化生产时序数据进行节点编码和边关系提取处理，抽取数据中的设备实体标识、物流连接状态以及运行状态特征，生成动态生产拓扑特征集；通过动态图结构适配与多智能体分布式协同的结合，能够在生产线拓扑随订单动态调整的场景下，依旧保持全链路控制逻辑的顺畅运行，有效解决传统固定控制逻辑无法适配柔性混线生产的问题。