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龙图腾网获悉嘉兴德鑫电子科技有限公司申请的专利一种埋入注塑成型上下料自动机的故障预警方法与系统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：CN117584412B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202311524101.4，技术领域涉及：B29C45/84；该发明授权一种埋入注塑成型上下料自动机的故障预警方法与系统是由李小伟;崔礼博;张军;甄智龙设计研发完成，并于2023-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种埋入注塑成型上下料自动机的故障预警方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种埋入注塑成型上下料自动机的故障预警方法与系统，涉及设备管理领域，其中，所述方法包括：获得第一注塑上下料自动机的F级工况信息；基于多维故障分析指标和F级工况信息，获得第一注塑机故障记录库；基于敏感收敛学习函数，根据F级工况信息和第一注塑机故障记录库进行深度学习，生成第一故障检测通道；基于实时运行数据源，根据第一故障检测通道进行故障分析，获得故障检测系数；若故障检测系数满足故障检测预警约束，生成故障预警信号。解决了现有技术中埋入注塑成型上下料自动机的故障检测准确性低，导致埋入注塑成型上下料自动机的故障预警效果差的技术问题。

本发明授权一种埋入注塑成型上下料自动机的故障预警方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种埋入注塑成型上下料自动机的故障预警方法，其特征在于，所述方法包括： 获得第一注塑上下料自动机的F级工况信息，其中，F为大于1的正整数； 获得多维故障分析指标，其中，所述多维故障分析指标包括故障类型、故障概率和故障影响； 基于所述多维故障分析指标和所述F级工况信息，采集所述第一注塑上下料自动机的故障记录，获得第一注塑机故障记录库； 基于敏感收敛学习函数，根据所述F级工况信息和所述第一注塑机故障记录库进行深度学习，生成第一故障检测通道； 获得所述第一注塑上下料自动机的实时运行数据源，其中，所述实时运行数据源包括实时运行工况标识，以及所述实时运行工况标识对应的实时工况状态数据； 基于所述实时运行数据源，根据所述第一故障检测通道进行故障分析，获得故障检测系数； 若所述故障检测系数满足故障检测预警约束，生成故障预警信号； 基于敏感收敛学习函数，根据所述F级工况信息和所述第一注塑机故障记录库进行深度学习，生成第一故障检测通道，包括： 构建所述敏感收敛学习函数，其中，所述敏感收敛学习函数为： FSN＝efsc-fsw； 其中，FSN表征故障敏感收敛度，fsc表征故障敏感准度，fsw表征故障敏感误度； 基于所述第一注塑上下料自动机，匹配同族注塑机群； 根据所述多维故障分析指标，调取所述同族注塑机群的故障记录数据，获得同族故障记录库； 基于所述F级工况信息和所述敏感收敛学习函数，根据所述同族故障记录库和所述第一注塑机故障记录库，训练F个工况-故障检测分支； 集成所述F个工况-故障检测分支，获得所述第一故障检测通道； 基于所述F级工况信息和所述敏感收敛学习函数，根据所述同族故障记录库和所述第一注塑机故障记录库，训练F个工况-故障检测分支，包括： 根据所述F级工况信息，获得第f工况信息，且，f为属于F的正整数； 基于所述第f工况信息，对所述同族故障记录库和所述第一注塑机故障记录库进行特征识别，获得第f工况同族故障记录源和第f注塑机故障记录数据； 对所述第f工况同族故障记录源进行有监督训练，获得第f工况故障解析网络； 基于所述第f注塑机故障记录数据和所述敏感收敛学习函数对所述第f工况故障解析网络进行测试分析，获得第f故障敏感收敛度； 判断所述第f故障敏感收敛度是否满足预设故障敏感收敛约束； 若所述第f故障敏感收敛度满足所述预设故障敏感收敛约束，根据所述第f工况故障解析网络，得到第f工况-故障检测分支，并将所述第f工况-故障检测分支添加至所述F个工况-故障检测分支。

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