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申请/专利权人：深圳市智能派科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于流量数据的3D打印异常分析方法及系统，该方法包括：获取正在执行同一打印任务的多个3D打印设备的打印喷头的实时流量数据和每一所述3D打印设备的数据传输记录；根据所述实时流量数据，以及所述打印任务对应的任务信息，确定每一所述3D打印设备对应的打印进度信息；根据所有所述3D打印设备的所述数据传输记录以及所述打印进度信息，从所有所述3D打印设备中筛选出异常打印设备；根据神经网络算法，以及所述异常打印设备的所述数据传输记录和所述实时流量数据，预测所述异常打印设备的异常原因。可见，本发明能够在大数据量和大规模3D打印场景下实现更加低成本和高效的打印设备异常分析，提高大规模3D打印的稳定性，减少打印出错。

主权项：1.一种基于流量数据的3D打印异常分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取正在执行同一打印任务的多个3D打印设备的打印喷头的实时流量数据和每一所述3D打印设备的数据传输记录；根据所述实时流量数据，以及所述打印任务对应的任务信息，确定每一所述3D打印设备对应的打印进度信息；根据所有所述3D打印设备的所述数据传输记录以及所述打印进度信息，从所有所述3D打印设备中筛选出异常打印设备，包括：对于每一所述3D打印设备，根据该3D打印设备对应的所述数据传输记录，确定该3D打印设备对应的打印起始时间和打印数据来源设备；根据所述打印起始时间和该3D打印设备对应的所述打印进度信息，确定该3D打印设备对应的进度落后参数；计算该3D打印设备的所述数据传输记录中与所述打印数据来源设备之间的通信记录里数据传输失败的记录占比，得到第一占比参数；计算该3D打印设备的所述数据传输记录中与所述打印数据来源设备之间的通信记录里数据接收等待失败的记录占比，得到第二占比参数；计算所述第一占比参数和所述第二占比参数的加权求和平均值，得到该3D打印设备对应的通信异常参数；计算所述进度落后参数和所述通信异常参数之间的和，得到该3D打印设备对应的异常参数；将所述异常参数大于预设的参数阈值的所有所述3D打印设备，确定为异常打印设备；根据神经网络算法，以及所述异常打印设备的所述数据传输记录和所述实时流量数据，预测所述异常打印设备的异常原因。

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