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本申请实施例提出一种3D打印机拖链线故障预测方法及系统，涉及3D打印机拖链线故障预测领域，方法包括获取3D打印机的停机时长；当停机时长大于预设应力松弛时间阈值时，识别存在长间隔停机事件;响应于长间隔停机事件，获取拖链线的状态数据；根据当前状态数据以及停机状态数据，获取停机时的历史风险度指标和当前时刻的当前风险度指标；计算当前风险度指标与历史风险度指标的差值；判定3D打印机拖链线出现表观状态回退异常时根据停机前的工作参数和停机时长，计算可恢复风险度数值；获取修正不可逆损伤基底指标;根据修正不可逆损伤基底指标和当前风险度指标，采用双分支预测拖链线故障。本申请能够提高了故障预测的准确性和可靠性。

本发明涉及运动路径控制技术领域，具体为一种高柔拖链线运动路径控制方法及系统，方法包括以下步骤，在设备打印间隙采集微幅运动电流响应序列，解析序列构建拖链线运动响应特征向量，利用标定回归函数反演弯曲刚度与内部摩擦系数形成实时特性集合，结合原始路径片段进行形态映射获取受力风险评估数据，据此计算偏差率并调整动力学参数以建立优化路径片段。本发明中，通过动态感知弯曲刚度和内部摩擦系数变化以克服常规评估无法捕捉隐性损伤的局限性，将实时物理特性与运动路径结合评估并提前预警潜在过载风险，自适应调整路径动力学参数以避免运行中过度弯曲或局部应力集中，显著延长拖链线使用寿命且提高设备整体运行稳定性。