买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉深圳市智能派科技有限公司申请的专利一种AI驱动的光固化3D打印故障预测方法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：CN119502362B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411670010.6，技术领域涉及：B29C64/393；该发明授权一种AI驱动的光固化3D打印故障预测方法是由张胜哲;洪英盛;曾梅焕设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种AI驱动的光固化3D打印故障预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种AI驱动的光固化3D打印故障预测方法，涉及3D打印技术领域，该方法基于光固化3D打印设备上安装的传感器实时采集打印参数，并进行数据预处理；提取光固化3D打印的多维特征，进行时序特征和空间特征分析，得到光固化3D打印的高维特征向量；根据收集的历史打印数据标注为正常数据样本和故障数据样本，结合高维特征向量对构建的故障预测模型训练和优化；基于训练的故障预测模型对实时采集的打印参数进行检测，将得到的预测结果与预设的预警阈值比较，若超出阈值，则根据故障分级结果发出预警。本发明通过实时监测和分析打印过程中的关键参数，预测潜在故障并在出现异常时进行自动调整，提高打印过程的可靠性和产品质量。

本发明授权一种AI驱动的光固化3D打印故障预测方法在权利要求书中公布了：1.一种AI驱动的光固化3D打印故障预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 基于光固化3D打印设备上安装的传感器实时采集打印参数，并通过数据处理模块对采集的打印参数进行数据预处理，消除噪声和异常值； 从预处理后的数据中提取光固化3D打印的多维特征，并进行时序特征和空间特征分析，得到光固化3D打印的高维特征向量； 根据收集的历史打印数据标注为正常数据样本和故障数据样本，结合高维特征向量对构建的故障预测模型训练和优化； 基于训练的故障预测模型对实时采集的打印参数进行检测，将得到的预测结果与预设的预警阈值比较，若超出阈值，则根据故障分级结果发出预警； 还包括基于图神经网络进行空间特征提取，包括以下步骤： 采集光固化3D打印的传感器数据和光固化3D打印设备的物理结构数据； 将光固化3D打印机的物理结构建模为图，节点代表传感器，边代表数据流； 将传感器数据映射到所属图节点上，形成节点特征向量，其中，每个节点的特征向量包含该节点所采集的多维数据； 基于图卷积网络作为图神经网络架构，构建图神经网络模型，其中，定义的输入层接收节点特征，隐藏层进行特征聚合、变换，输出层生成最终特征表示； 将预处理后的图数据划分为训练集、验证集和测试集，使用训练集对图神经网络模型进行训练，应用训练好的图神经网络模型对测试集图数据进行验证，提取各节点的高维特征向量； 将提取的空间特征与时序特征和频域特征进行融合，形成综合特征向量，使用融合后的综合特征向量训练故障预测模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳市智能派科技有限公司，其通讯地址为：518110 广东省深圳市龙华区观湖街道观城社区大和工业区30号101；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。