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龙图腾网获悉厦门扬森数控设备有限公司申请的专利一种数控加工中心对刀仪控制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：CN119927705B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510432377.2，技术领域涉及：B23Q15/22；该发明授权一种数控加工中心对刀仪控制系统是由骆镇福;吕奥迪;柳达海;蔡友炎;伍惠风;李鸿炎;林扬波设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数控加工中心对刀仪控制系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种数控加工中心对刀仪控制系统，所述系统包括：数据采集模块，用于通过传感器采集数控加工中心对刀仪的多维测量数据集；数据预处理模块，用于生成标准化多维测量数据集；特征提取与降噪模块，用于构建改进变分自动编码器模型，得到低维潜在特征表示数据集和降噪后的多维重构测量数据集；校准优化模块，用于基于低维潜在特征表示数据集和降噪后的多维重构测量数据集构建对刀仪校准优化目标函数；全局优化模块，用于确定全局最优校准参数集合；校准控制模块，用于使刀具状态与校准参数保持最佳匹配。本发明在多种刀具类型及加工条件下均表现出较高的适应性，确保了对刀仪校准控制参数的全局最优性。

本发明授权一种数控加工中心对刀仪控制系统在权利要求书中公布了：1.一种数控加工中心对刀仪控制方法，包括控制系统，其特征在于，控制系统包括如下模块： 数据采集模块，用于通过传感器采集数控加工中心中对刀仪的多维测量数据集； 数据预处理模块，用于对所述多维测量数据集进行数据清洗、异常值剔除、时间序列对齐及标准化处理，以生成标准化多维测量数据集； 特征提取与降噪模块，用于构建改进变分自动编码器模型，并基于改进变分自动编码器模型对标准化多维测量数据集进行降噪处理和特征提取，得到低维潜在特征表示数据集和降噪后的多维重构测量数据集； 校准优化模块，用于基于低维潜在特征表示数据集和降噪后的多维重构测量数据集构建对刀仪校准的优化目标函数； 全局优化模块，用于采用布谷鸟搜索优化算法对对刀仪校准的优化目标函数进行全局优化搜索，确定全局最优校准参数集合； 校准控制模块，用于基于全局最优校准参数集合生成数控加工中心对刀仪的校准控制策略，并依据对刀仪的加工任务和实时刀具状态进行动态校准调整，使刀具状态与校准参数保持最佳匹配； 还包括如下步骤： S1.利用传感器采集数控加工中心中对刀仪的多维测量数据集； S2.对所述多维测量数据集进行数据清洗、异常值剔除、时间序列对齐及标准化处理，形成标准化多维测量数据集； S3.构建改进变分自动编码器模型，并通过改进变分自动编码器模型对所述标准化多维测量数据集进行降噪处理与特征提取，得到用于数控加工中心对刀仪校准的低维潜在特征表示数据集和降噪后的多维重构测量数据集； S4.基于低维潜在特征表示数据集和降噪后的多维重构测量数据集构建对刀仪校准的优化目标函数； S5.利用布谷鸟搜索优化算法对对刀仪校准的优化目标函数进行全局搜索，确定全局最优校准参数集合； S6.根据全局最优校准参数集合生成用于数控加工中心对刀仪的校准控制策略，并对对刀仪进行动态校准调整，实现对刀仪刀具状态与校准参数的匹配控制； 所述S1包括以下步骤： S11.采用传感器阵列对数控加工中心中对刀仪的刀具状态进行测量，所述传感器阵列包括位移传感器、振动传感器、温度传感器及环境监测传感器，分别采集刀具的位移信号、加速度信号、温度信号及环境影响信号，构建原始多维测量数据集； S12.对所述原始多维测量数据集进行数据采集窗口划分，设定固定时间窗口，并按照时间顺序对原始多维测量数据集中测量数据进行分组，使每个时间窗口内包含组测量数据，形成窗口化的多维测量数据集； 所述S2包括以下步骤： S21.对所述窗口化的多维测量数据集进行数据清洗，剔除缺失值、重复值及异常测量数据，构建清洗后的多维测量数据集； S22.依据刀具运动状态及环境影响信号分布特性，计算各测量信号的均值和标准差，并依据设定的异常判定阈值进行剔除，得到剔除异常值后的多维测量数据集； S23.依据时间戳对所述剔除异常值后的多维测量数据集进行时间序列对齐，采用插值法对多维测量数据集中缺失数据进行补全，构建时间序列对齐的多维测量数据集； S24.依据标准化规则对时间序列对齐的多维测量数据集进行归一化处理，将各测量信号映射到区间，形成标准化多维测量数据集； 所述S3包括以下步骤： S31.以标准化多维测量数据集为输入，构建用于数控加工中心对刀仪深度降噪与特征提取的改进变分自动编码器模型： ； 其中，为标准化多维测量数据集内的数据点，为改进变分自动编码器模型的编码器网络，为编码器网络参数，用于自适应捕捉刀具的位移信号、加速度信号、温度信号及环境影响信号之间的动态关联特性，为改进变分自动编码器模型的解码器网络，为解码器网络参数，用于重构降噪后的测量数据，为标准化多维测量数据集的潜在特征表示； S32.构建包含空间注意力机制与时间注意力机制的潜在特征映射函数，突出数控加工中心刀具状态的关键信号维度与关键时刻，定义潜在特征映射函数中的潜在特征表示为： ； 其中，、分别表示编码器网络输出的刀具状态特征均值和方差向量，描述刀具状态的潜在特征分布，为标准正态分布的随机变量，为空间注意力因子利用函数，用于提取刀具的位移信号、加速度信号、温度信号及环境影响信号之间的空间相关性特征，为空间注意力参数，为时间注意力因子利用函数，用于捕获刀具测量信号在加工过程中预设时刻的敏感性差异，为时间注意力参数，l表示刀具状态特征在空间维度上的索引，m表示刀具状态特征在时间维度上的索引，和分别表示空间维度上和时间维度上标准化多维测量数据集内的数据点，表示Hadamard乘积； S33.构建融合动态误差反馈机制的解码器重构函数，以数控加工中心对刀仪校准过程中实时反馈的前一步重构误差作为动态调节因子，定义重构数据： ； 其中，表示解码器网络基于潜在特征表示的初始重构输出，为误差修正权重矩阵，为可学习参数，为当前步重构误差，为动态调整强度因子，为前一步重构误差； S34.构建联合空间-时间注意力约束的深度降噪特征提取损失函数： ； 其中，为重构误差项，KL为散度损失函数，为KL散度项，用于约束刀具状态潜在特征表示分布，为标准化多维测量数据集中数据总数，为标准正态分布先验，和分别为空间注意力稀疏约束项与时间注意力稀疏约束项，和为权重系数； S35.依据联合空间-时间注意力约束的损失函数进行反向传播，优化编码器网络参数、解码器网络参数以及空间注意力参数、时间注意力参数，生成针对数控加工中心对刀仪测量数据的改进变分自动编码器模型： S36.利用改进变分自动编码器模型对标准化多维测量数据集进行深度降噪与特征提取，得到用于数控加工中心对刀仪校准的低维潜在特征表示数据集和降噪后的多维重构测量数据集。

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