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龍圖騰網獲悉江蘇滬云激光設備有限公司申請的專利一種激光切割機在線監測與故障診斷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：CN120244308B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16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：202510331426.3，技術領域涉及：B23K26/70；該發明授權一種激光切割機在線監測與故障診斷方法及系統是由王世偉;馬加飛;王世興;穆浩;王云設計研發完成，并于2025-03-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種激光切割機在線監測與故障診斷方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及激光切割機故障診斷技術領域，公開了一種激光切割機在線監測與故障診斷方法及系統，其中，方法包括：采集激光切割機的工作狀態信息，構建工作狀態特征向量，使用Stacking集成學習方法構建激光切割機故障預測模型預測得出故障類型及其發生概率，生成激光切割機的3D模型進行動態可視化故障預警；相較于現有技術中尤其是在面對多維度傳感器數據、故障類型多樣的條件下，無法有效處理復雜的數據組合，障預測準確性差的技術問題，由于本發明通過結合機器學習模型及Stacking集成學習方法，能夠對故障進行高效分類和預測，準確判斷激光切割機是否存在潛在故障，從而避免了傳統方法中無法實時進行準確故障預警的問題。

本發明授權一種激光切割機在線監測與故障診斷方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種激光切割機在線監測與故障診斷方法，其特征在于，方法包括： 步驟S10：通過安裝在激光切割機核心部分的傳感器實時采集激光切割機的工作狀態信息，將工作狀態信息通過Ajax協議傳輸至預先構建的云端數據庫中； 步驟S20：從云端數據庫中獲取工作狀態信息，構建歸一化處理函數、傅里葉變換函數和滑動窗口平均函數對工作狀態信息進行處理得到工作狀態特征向量； 步驟S30：通過支持向量機算法SVM構建第一激光切割機故障預測模型，通過隨機森林算法RF構建第二激光切割機故障預測模型，采用Stacking集成學習方法將SVM和RF的輸出作為新特征構建第三激光切割機故障預測模型； 步驟S40：對第三激光切割機故障預測模型進行訓練，將工作狀態特征向量作為訓練后的模型輸入得到故障類型及其發生概率； 其中，第三激光切割機故障預測模型的公式為： 其中，和為第三激光切割機故障預測模型中用于加權SVM和輸出的權重；為Sigmoid函數；為預設的偏置項；表示第一激光切割機故障預測模型，表示工作狀態特征向量；表示第二激光切割機故障預測模型； 步驟S50：使用PyThreeJS生成激光切割機的3D模型，根據故障類型及其發生概率在3D模型中進行可視化預警；其中，故障類型包括激光功率波動異常、機械手振動異常、傳送帶振動異常和切割區域的溫度波動異常；使用PyThreeJS生成激光切割機的3D模型的步驟，具體包括：安裝和導入PyThreeJS庫，創建一個場景和渲染器，生成激光切割機的激光源、機械手和傳送帶數據，將激光切割機的激光源、機械手和傳送帶數據添加到場景中，使用渲染器將3D場景渲染到瀏覽器，并結合步驟S10中云端數據庫中的工作狀態信息使用動畫循環函數實時更新3D模型。

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江蘇滬云激光設備有限公司，其通訊地址為：221700 江蘇省徐州市豐縣經濟開發區裝備制造產業園7號標準廠房；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”。