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龙图腾网获悉江苏沪云激光设备有限公司申请的专利一种激光切割机在线监测与故障诊断方法及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：CN120244308B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510331426.3，技术领域涉及：B23K26/70；该发明授权一种激光切割机在线监测与故障诊断方法及系统是由王世伟;马加飞;王世兴;穆浩;王云设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种激光切割机在线监测与故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及激光切割机故障诊断技术领域，公开了一种激光切割机在线监测与故障诊断方法及系统，其中，方法包括：采集激光切割机的工作状态信息，构建工作状态特征向量，使用Stacking集成学习方法构建激光切割机故障预测模型预测得出故障类型及其发生概率，生成激光切割机的3D模型进行动态可视化故障预警；相较于现有技术中尤其是在面对多维度传感器数据、故障类型多样的条件下，无法有效处理复杂的数据组合，障预测准确性差的技术问题，由于本发明通过结合机器学习模型及Stacking集成学习方法，能够对故障进行高效分类和预测，准确判断激光切割机是否存在潜在故障，从而避免了传统方法中无法实时进行准确故障预警的问题。

本发明授权一种激光切割机在线监测与故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种激光切割机在线监测与故障诊断方法，其特征在于，方法包括： 步骤S10：通过安装在激光切割机核心部分的传感器实时采集激光切割机的工作状态信息，将工作状态信息通过Ajax协议传输至预先构建的云端数据库中； 步骤S20：从云端数据库中获取工作状态信息，构建归一化处理函数、傅里叶变换函数和滑动窗口平均函数对工作状态信息进行处理得到工作状态特征向量； 步骤S30：通过支持向量机算法SVM构建第一激光切割机故障预测模型，通过随机森林算法RF构建第二激光切割机故障预测模型，采用Stacking集成学习方法将SVM和RF的输出作为新特征构建第三激光切割机故障预测模型； 步骤S40：对第三激光切割机故障预测模型进行训练，将工作状态特征向量作为训练后的模型输入得到故障类型及其发生概率； 其中，第三激光切割机故障预测模型的公式为： 其中，和为第三激光切割机故障预测模型中用于加权SVM和输出的权重；为Sigmoid函数；为预设的偏置项；表示第一激光切割机故障预测模型，表示工作状态特征向量；表示第二激光切割机故障预测模型； 步骤S50：使用PyThreeJS生成激光切割机的3D模型，根据故障类型及其发生概率在3D模型中进行可视化预警；其中，故障类型包括激光功率波动异常、机械手振动异常、传送带振动异常和切割区域的温度波动异常；使用PyThreeJS生成激光切割机的3D模型的步骤，具体包括：安装和导入PyThreeJS库，创建一个场景和渲染器，生成激光切割机的激光源、机械手和传送带数据，将激光切割机的激光源、机械手和传送带数据添加到场景中，使用渲染器将3D场景渲染到浏览器，并结合步骤S10中云端数据库中的工作状态信息使用动画循环函数实时更新3D模型。

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