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龙图腾网获悉灵宝宝鑫电子科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的生箔机故障预警方法、系统及介质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：CN120217252B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510371933.X，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于深度学习的生箔机故障预警方法、系统及介质是由樊斌锋;王斌;裴晓哲;冯丹鹤;程洁琼;陈方妍;何佳佳;邹萌青;张珅设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的生箔机故障预警方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的生箔机故障预警方法、系统及介质，其中生箔机故障预警方法包括以下步骤：S1、根据历史运行数据，利用深度学习建立生箔机的故障预警模型；S2、周期性获取生箔机的运行状态向量以及生产的铜箔的质量状态，运行状态向量的每个分量对应生箔机的一项运行状态指标；S3、判断运行状态向量与故障预警模型是否匹配；S4、若运行状态向量与故障预警模型匹配，则故障预警模型对运行状态向量进行分类；S5、判断铜箔的质量状态是否满足标准要求，若不满足，则发出运行状态向量所对应类型的故障预警提示，若满足，则将运行状态向量重新分类为正常状态，并对故障预警模型进行修正，使故障预警模型的预测结果的准确度不断提高。

本发明授权一种基于深度学习的生箔机故障预警方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的生箔机故障预警方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、根据历史运行数据，利用深度学习建立生箔机的故障预警模型； S2、周期性获取所述生箔机的运行状态向量以及生产的铜箔的质量状态，所述运行状态向量的每个分量对应所述生箔机的一项运行状态指标； S3、判断所述运行状态向量与所述故障预警模型是否匹配； S4、若所述运行状态向量与所述故障预警模型匹配，则所述故障预警模型对所述运行状态向量进行分类； S5、判断所述铜箔的质量状态是否满足标准要求，若不满足，则发出所述运行状态向量所对应类型的故障预警提示，若满足，则将所述运行状态向量重新分类为正常状态，并对所述故障预警模型进行修正； 具体地，通过以下步骤判断所述运行状态向量与所述故障预警模型是否匹配并对所述运行状态向量进行分类： S31、利用所述故障预警模型构建预测故障数据集，所述预测故障数据集包括多个预测故障样本； S32、针对每个所述预测故障样本创建预测故障向量，所述预测故障向量的每个分量与所对应的所述运行状态向量的分量代表相同的运行状态指标； S33、逐一选择一个所述预测故障向量，将所述运行状态向量与所述预测故障向量相减，得到差异向量，计算所述差异向量的模； S34、将所述差异向量的模与第一阈值进行比较，若小于第一阈值，则判定所述运行状态向量与所述故障预警模型相匹配，并将所述预测故障向量所对应的标签标记为所述运行状态向量的类型。

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