西北工业大学赵建骅获国家专利权
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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于Bi-GRU网络的不同工况下刀具剩余使用寿命预测方法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：CN115186571B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202210525232.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于Bi-GRU网络的不同工况下刀具剩余使用寿命预测方法是由赵建骅;张锦超;王明微;蒋腾远;周竞涛设计研发完成，并于2022-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于Bi-GRU网络的不同工况下刀具剩余使用寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于Bi‑GRU网络的不同工况下刀具剩余使用寿命预测方法。该方法借用正则化联合训练方式的增量思想，通过现场加工过程采集铣削过程中的力信号，对所采集到的信号进行了时域和频域分析，并对其进行相关特征的提取，采用基于最大信息系数法MIC进行特征筛选，再结合核函数主成分分析法KPCA将筛选后的特征融合，实现降维目的，从而对铣削过程中的刀具剩余使用寿命情况进行研究。
本发明授权一种基于Bi-GRU网络的不同工况下刀具剩余使用寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Bi-GRU网络的不同工况下刀具剩余使用寿命预测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：采集数控刀具真实加工过程中的监测信号数据，并对当前工况因素进行统一表征，并记录该工况所对应的剩余使用寿命标签life和加工质量约束条件； 步骤2：对步骤1采用的监测信号数据进行预处理；并对预处理后的监测信号数据进行时域特征提取和频域特征提取；再将提取的特征与刀具剩余使用寿命进行特征相关性分析，得到与刀具剩余使用寿命相关性满足要求的强相关特征；之后将得到的强相关特征进行特征融合降维，得到对刀具寿命敏感的特征集； 步骤3：建立Bi-GRU网络模型，针对当前工况，以步骤1中统一表征的当前工况因素、步骤2得到的对刀具寿命敏感的特征集、刀具当前状态以及该工况所对应的剩余使用寿命标签为模型训练样本，构建回归学习器对Bi-GRU网络模型进行训练，得到该工况下的数控刀具剩余使用寿命预测模型f； 步骤4：当预测模型f面对新的工况任务失效时，采用L2正则化的增量学习联合训练方式，对原有预测模型f进行微调，得到既可以预测新任务数据，也可以预测原任务数据的“超模型f'”，实现不同工况下数控刀具RUL的预测。
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