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龙图腾网获悉深圳一苇科技有限公司申请的专利基于机器学习的载带物料供需预测方法、系统和存储介质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：CN120760784B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202510861457.X，技术领域涉及：G01D21/02；该发明授权基于机器学习的载带物料供需预测方法、系统和存储介质是由常林飞;张虎设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的载带物料供需预测方法、系统和存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于机器学习的载带物料供需预测方法、系统和存储介质，构建了一种多源感知‑智能预测‑动态控制的闭环结构，将设备物理特性、操作规范与AI预测深度耦合，实现载带供料场景的无人化精准管控；首先，实时采集送料速度、电机电流、温度、振动数据，结合编带类型生成带时间戳的时序序列；然后，基于时序神经网络的物料消耗预测和基于分类器的故障率预测；最后，根据预测的物料剩余率触发补料及三色显示，通过物料预测，避免断料停机，提高产线运行效率，还根据预测的故障率分级触发故障维护机制，通过故障预测，提高齿轮、电机等硬件故障的维护效率。

本发明授权基于机器学习的载带物料供需预测方法、系统和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的载带物料供需预测方法，其特征在于，所述方法包括： 根据预设的采集周期，基于预设的指令地址读取送料速度，基于检测电路采集电机电流，基于预设的环境传感器测量温度信息和振动信息； 根据所述送料速度及采样时间戳，生成送料速度序列，计算得到预设的节奏标准差信息，具体包括：根据时序网络模型的预测时长，截取送料速度序列；按照预设的第一时间窗口，对所截取的送料速度序列进行分段；计算每个窗口内的送料速度序列的速度平均值和速度方差；基于编带类型确定速度容许范围；若所述速度平均值超过所述速度容许范围，则设置第一标识信息；若所述速度方差超过预设的方差阈值，则设置第二标识信息；结合所述速度平均值、所述速度方差、所述第一标识信息和所述第二标识信息，组成所述节奏标准差信息； 基于预设的时序网络模型，根据所述送料速度序列和所述节奏标准差信息，得到物料剩余率； 根据所述物料剩余率与剩余率阈值的关系，生成补料请求指令或补料警示指令； 根据所述电机电流、温度信息、振动信息及时间戳，生成多源数据序列； 基于预设的分类器模型，根据所述多源数据序列，得到故障概率； 基于预设的分级预警机制，根据所述故障概率，触发状态显示机制、调速警告机制或急停机制。

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