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龙图腾网获悉洛阳鸿泰半导体有限公司申请的专利一种金刚线切割硅片的智能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：CN121300233B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511874607.7，技术领域涉及：G05B19/19；该发明授权一种金刚线切割硅片的智能控制方法及系统是由周涛;张小瑞;姚剑龙;宋亚峰设计研发完成，并于2025-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种金刚线切割硅片的智能控制方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及智能控制技术领域，公开了一种金刚线切割硅片的智能控制方法及系统。该方法包括：通过多物理场监测采集数据，利用时序卷积‑长短期记忆融合神经网络提取时变特征和长期演变趋势，经注意力机制加权输出硅片表面粗糙度、翘曲度及切割异常概率预测值，据此优化控制参数并转换为驱动指令，同时通过在线增量学习更新模型。本申请提高了金刚线切割硅片过程的质量控制精度和工艺适应性。

本发明授权一种金刚线切割硅片的智能控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种金刚线切割硅片的智能控制方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1：通过多物理场协同监测体系对切割工作区域进行数据采集，得到多物理场特征向量序列； 步骤S2：通过时序卷积-长短期记忆融合神经网络对所述多物理场特征向量序列进行预测建模，其中时序卷积层采用因果卷积结构和多级膨胀卷积提取多物理场参数的局部时变特征和瞬态耦合模式，长短期记忆层捕捉金刚线磨损和冷却液性能衰减的长期演变趋势，注意力机制层计算各物理场特征的动态权重并加权求和得到上下文向量，全连接层输出硅片表面粗糙度预测值、翘曲度预测值和切割异常概率； 步骤S3：根据所述硅片表面粗糙度预测值、所述翘曲度预测值和所述切割异常概率进行控制参数优化计算，得到优化控制参数； 步骤S4：将所述优化控制参数转换为执行机构驱动指令进行多参数协同控制，并通过在线增量学习对所述时序卷积-长短期记忆融合神经网络进行更新以及基于异常工况识别执行控制策略调整，包括：将所述优化控制参数中的金刚线线速通过闭环控制器转换为主轴驱动指令，并基于线速变化率与预设耦合系数计算线速-张力耦合扰动补偿量；将所述优化控制参数中的金刚线张力减去所述线速-张力耦合扰动补偿量得到补偿后目标张力，通过张力控制器转换为张力调节装置驱动指令；将所述优化控制参数中的进给速度计算进给速度变化量，基于进给-温度耦合关系预测温度变化量并转换为冷却液流量补偿量，生成进给驱动指令；将所述优化控制参数中的冷却液流量叠加所述冷却液流量补偿量，转换为冷却系统调节指令，实现所述多参数协同控制；每完成硅片切割后采集实际质量值，将切割过程的特征序列与实际质量值组成新样本加入经验回放缓冲区，当累积样本达到预设数量时从缓冲区抽取新样本与历史样本混合对所述时序卷积-长短期记忆融合神经网络进行增量更新；实时计算所述多物理场特征向量序列与正常工况统计分布之间的偏离度，当所述偏离度超过阈值时通过异常分类器识别异常类型，根据所述异常类型执行对应的控制策略调整。

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