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龙图腾网获悉泉州大宇三维打印科技有限公司申请的专利打印工艺参数自学习的边缘计算存储设备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：CN120832106B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202511247788.0，技术领域涉及：G06F3/12；该发明授权打印工艺参数自学习的边缘计算存储设备是由庄云婷;何骏豪;李明杰设计研发完成，并于2025-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本打印工艺参数自学习的边缘计算存储设备在说明书摘要公布了：本发明属于打印设备优化与边缘计算技术领域，具体涉及打印工艺参数自学习的边缘计算存储设备。首先，本发明提供了一种基于边缘计算的系统，结合传感器采集的数据通过数字化处理和加密存储，实现了高效的数据管理与存储；其次，利用本地模型训练和联邦学习技术，确保了打印工艺的动态优化与模型更新的实时适配；最后，采用安全的交互模块，通过全局权重更新和本地模型的智能调整，实现了打印设备的智能化管理和高效运维。通过上述技术方案，本发明显著提升了打印过程的稳定性与质量一致性，减少了人工干预，提高了系统的响应速度与数据治理能力。

本发明授权打印工艺参数自学习的边缘计算存储设备在权利要求书中公布了：1.打印工艺参数自学习的边缘计算存储设备，其特征在于，包括： M1：本地采集存储模块，由传感器、数据采集板和闪存芯片组成，所述传感器输出信号经所述数据采集板数字化处理后，由中央处理器整合为参数数据文件并加密存储于所述闪存芯片； M2：分级数据管理模块，由所述中央处理器、所述闪存芯片和EEPROM协同工作，所述中央处理器根据设定周期对所述参数数据文件进行重要性等级划分，经阈值比对后，将所述参数数据文件分别存至所述闪存芯片或所述EEPROM； M3：本地模型训练模块，获取所述参数数据文件，并调用所述中央处理器对所述参数数据文件进行模型训练，生成模型参数摘要，同步将所述模型参数摘要写入所述EEPROM； M4：交互模块，在设定时间间隔内将所述EEPROM中的所述模型参数摘要上传至所述中央处理器，同时接收所述中央处理器下发的全局模型权重，所述中央处理器检索匹配后用全局模型权重覆盖本地模型权重； 所述传感器包括温度传感器、湿度传感器、压力传感器和速度传感器；所述温度传感器用以监测打印头、基材表面温度与环境温度；所述湿度传感器用以监测环境和基材的湿度；所述压力传感器用以监测打印头的压力；所述速度传感器用以监测打印机的打印速度； 首先，所述传感器将采集到的物理量转化为模拟电信号输出；随后，所述数据采集板设定一个固定的采样周期，并在该周期内周期性地从模拟信号中采样，采样过程如下： 在时刻采样，并将采样到的模拟信号记为，表示所述模拟电信号在时刻的信号值，且；其中，；为初始时间；为采样索引，表示不同的采样时刻； 采样后的所述模拟信号通过ADC转换为数字信号； 基于所述模拟信号和所述数字信号，计算量化误差，公式为，其中，为ADC输入允许的最大电压值，为ADC输入允许的最小电压值； 设定最大量化误差为，且；若，则保持原ADC位数不变；若，则需要增大ADC位数以减少误差，计算公式为： 其中，为ADC的最小位数； 所有所述数字信号根据时间顺序被整合为参数数据文件，公式表示为： 。

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