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龙图腾网获悉浙江求是半导体设备有限公司;浙江晶盛机电股份有限公司;浙江晶瑞电子材料有限公司申请的专利断线异常预测方法、装置和计算机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：CN119917844B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510406534.2，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权断线异常预测方法、装置和计算机设备是由刘华;赵翔宇;杨洁;李恒设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本断线异常预测方法、装置和计算机设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种断线异常预测方法、装置和计算机设备，特别是涉及切割线切割领域。该方法包括：获取上一切割周期的切割数据；根据主辊线速度和主辊线速度的梯度，将上一切割周期分割为多个切割工况，将切割过程数据分解为多个子数据序列，采用卷积神经网络对每个切割工况所对应的子数据序列进行特征提取，得到每个切割工况的时序特征；将多个切割工况的时序特征进行特征融合，得到融合的特征；获取预训练的可靠性预测模型，至少将融合的特征和切割线的磨损量输入可靠性预测模型，得到下一切割周期的切割线的可靠性值。该方法通过将切割周期划分多个工况，且对多工况的切割数据进行特征提取和融合，提高对于断线预测的准确性。

本发明授权断线异常预测方法、装置和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种断线异常预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取上一切割周期的切割数据，所述切割数据至少包括切割过程数据和切割线的磨损量，所述切割过程数据至少包括所述切割线的张力和主辊线速度； 根据所述主辊线速度和所述主辊线速度的梯度，将所述上一切割周期分割为多个切割工况，根据相邻切割工况的主辊线速度和所述主辊线速度的梯度，将所述切割过程数据分解为多个子数据序列，每个子数据序列对应一个所述切割工况； 采用卷积神经网络对每个所述切割工况所对应的子数据序列进行特征提取，得到每个所述切割工况的时序特征； 将多个所述切割工况的时序特征进行特征融合，得到融合的特征； 获取预训练的可靠性预测模型，至少将所述融合的特征和所述切割线的磨损量输入所述可靠性预测模型，得到下一切割周期的所述切割线的可靠性值；所述可靠性值越小所述切割线发生断线异常的可能性越大； 训练所述可靠性预测模型包括：基于威布尔分布的累积分布函数构建所述切割线的可靠性曲线；基于所述切割线的可靠性曲线，生成分段可靠性函数；基于所述分段可靠性函数确定特征标签对中的标签；所述特征标签对包括标签和特征，所述特征标签对中的特征为历史切割周期内各个工况的时序特征，所述特征标签对中的标签为所述历史切割周期所对应的可靠性值；采用所述特征标签对、切割线磨损量以及工作台实际位置，训练所述可靠性预测模型。

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浙江求是半导体设备有限公司;浙江晶盛机电股份有限公司;浙江晶瑞电子材料有限公司，其通讯地址为：311100 浙江省杭州市临平区临平街道顺达路500号1幢102室；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”。