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龙图腾网获悉浙江华章科技有限公司申请的专利一种高速切纸机控制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：CN120095905B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202510270318.X，技术领域涉及：B26D5/00；该发明授权一种高速切纸机控制方法及系统是由李念;丁伟凯;徐小伟;董刚;张浩天设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高速切纸机控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高速切纸机控制方法及系统，方法包括：实时获取待切纸的纸张特性数据，通过深度学习模型分析纸张特性数据，生成对应的最佳切割参数集，其中，所述纸张特性数据包括厚度、湿度及材料成分数据；在高速切纸机的切割过程中，通过嵌入式传感器实时监测切割进程中的实际切割数据；根据所述实际切割数据，利用自适应控制技术动态调整高速切纸机的切割参数，以确保切割质量的一致性和准确性。利用本发明实施例，能够实现切割过程的智能化和自动化，确保切割质量的一致性和准确性。

本发明授权一种高速切纸机控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种高速切纸机控制方法，其特征在于，所述方法包括： 实时获取待切纸的纸张特性数据，通过深度学习模型分析纸张特性数据，生成对应的最佳切割参数集，其中，所述纸张特性数据包括厚度、湿度及材料成分数据； 在高速切纸机的切割过程中，通过嵌入式传感器实时监测切割进程中的实际切割数据； 根据所述实际切割数据，利用自适应控制技术动态调整高速切纸机的切割参数，以确保切割质量的一致性和准确性; 所述实时获取待切纸的纸张特性数据，通过深度学习模型分析纸张特性数据，生成对应的最佳切割参数集，其中，所述纸张特性数据包括厚度、湿度及材料成分数据，包括： 采用多模态深度学习模型，将厚度、湿度和材料成分数据进行融合分析，其中，纸张特性数据中的厚度数据作为一维时间序列特征，输入基于卷积神经网络或循环神经网络的子模型，用于捕捉纸张厚度的变化规律，湿度数据与材料成分数据作为关键静态特征，通过全连接神经网络处理，提取每种材料成分在不同湿度条件下的物理特性影响，最后采用特征融合层，将子模型输出的数据融合，生成综合表征纸张特性的高维向量； 将高维向量输入多模态深度学习模型的最后一层全连接层，通过权重映射和非线性激活函数，生成对应的多维参数向量作为最佳切割参数集，所述最佳切割参数集至少包括切割速度、刀具压力、刀具角度，以实现切割质量的稳定性、刀具磨损的最小化和切割效率的最大化。

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