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龍圖騰網獲悉靈寶寶鑫電子科技有限公司申請的專利一種基于深度學習的生箔機故障預警方法、系統及介質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：CN120217252B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202510371933.X，技術領域涉及：G06F18/2433；該發明授權一種基于深度學習的生箔機故障預警方法、系統及介質是由樊斌鋒;王斌;裴曉哲;馮丹鶴;程潔瓊;陳方妍;何佳佳;鄒萌青;張珅設計研發完成，并于2025-03-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的生箔機故障預警方法、系統及介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于深度學習的生箔機故障預警方法、系統及介質，其中生箔機故障預警方法包括以下步驟：S1、根據歷史運行數據，利用深度學習建立生箔機的故障預警模型；S2、周期性獲取生箔機的運行狀態向量以及生產的銅箔的質量狀態，運行狀態向量的每個分量對應生箔機的一項運行狀態指標；S3、判斷運行狀態向量與故障預警模型是否匹配；S4、若運行狀態向量與故障預警模型匹配，則故障預警模型對運行狀態向量進行分類；S5、判斷銅箔的質量狀態是否滿足標準要求，若不滿足，則發出運行狀態向量所對應類型的故障預警提示，若滿足，則將運行狀態向量重新分類為正常狀態，并對故障預警模型進行修正，使故障預警模型的預測結果的準確度不斷提高。

本發明授權一種基于深度學習的生箔機故障預警方法、系統及介質在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的生箔機故障預警方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、根據歷史運行數據，利用深度學習建立生箔機的故障預警模型； S2、周期性獲取所述生箔機的運行狀態向量以及生產的銅箔的質量狀態，所述運行狀態向量的每個分量對應所述生箔機的一項運行狀態指標； S3、判斷所述運行狀態向量與所述故障預警模型是否匹配； S4、若所述運行狀態向量與所述故障預警模型匹配，則所述故障預警模型對所述運行狀態向量進行分類； S5、判斷所述銅箔的質量狀態是否滿足標準要求，若不滿足，則發出所述運行狀態向量所對應類型的故障預警提示，若滿足，則將所述運行狀態向量重新分類為正常狀態，并對所述故障預警模型進行修正； 具體地，通過以下步驟判斷所述運行狀態向量與所述故障預警模型是否匹配并對所述運行狀態向量進行分類： S31、利用所述故障預警模型構建預測故障數據集，所述預測故障數據集包括多個預測故障樣本； S32、針對每個所述預測故障樣本創建預測故障向量，所述預測故障向量的每個分量與所對應的所述運行狀態向量的分量代表相同的運行狀態指標； S33、逐一選擇一個所述預測故障向量，將所述運行狀態向量與所述預測故障向量相減，得到差異向量，計算所述差異向量的模； S34、將所述差異向量的模與第一閾值進行比較，若小于第一閾值，則判定所述運行狀態向量與所述故障預警模型相匹配，并將所述預測故障向量所對應的標簽標記為所述運行狀態向量的類型。

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