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龙图腾网获悉北京航星机器制造有限公司申请的专利一种多模型融合的切削刀具磨损量动态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：CN115169050B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202210901421.6，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权一种多模型融合的切削刀具磨损量动态预测方法是由卢志远;韩维群;游东洋;张京京;宋海勇;靳世海设计研发完成，并于2022-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模型融合的切削刀具磨损量动态预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种多模型融合的切削刀具磨损量动态预测方法，属于精益制造技术领域；解决了目前切削刀具磨损预测精度较差、实用性弱的技术问题。本发明方法包括选择切削过程机床工况数据采集方式、进行刀具磨损加工试验并采集刀具磨损退化量数据和相应的切削过程工况数据、对磨损退化数据预处理、建立磨损增量预测模型、建立磨损量预测模型、构建混合预测模型并预测刀具磨损量。本发明方法依据切削过程工况数据，通过混合预测模型得出多个时间段内的退化增量，依退化增量累积情况预测退化程度，实现了对切削刀具未来一段时间内刀具磨损量动态预测，模型更贴近实际情况。实施本发明方法无需添加外部传感器及另行布线，更具经济性、实用性和可行性。

本发明授权一种多模型融合的切削刀具磨损量动态预测方法在权利要求书中公布了：1.一种多模型融合的切削刀具磨损量动态预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、确定所要采集的切削过程机床工况数据，确定相应的数据采集方式； S2、进行刀具磨损加工试验： 进行切削试验设计；进行切削加工；采集切削加工过程中刀具磨损退化量数据，以及采集同一时间内切削过程的机床工况数据； S3、对S2中获取的刀具磨损退化量数据进行预处理，提取S2中稳定磨损期的刀具磨损退化量数据和相应的机床工况数据；根据时间序列建立多个数据样本集；制作刀具磨损量变化曲线； S4、建立磨损增量预测模型： 用数据样本集训练卷积神经网络模型，构建卷积神经网络的磨损增量预测模型； S5、建立刀具磨损量预测模型： 根据S3中的数据样本，利用BP神经网络，建立基于BP神经网络的刀具磨损量预测模型；其中，刀具磨损量预测模型是通过BP神经网络构建的回归模型；回归模型的输入参数包括多个在先时刻的刀具磨损退化量、从上一时刻到当前时刻的切削时间以及通过磨损增量预测模型得出的当前切削时间段内的退化增量；回归模型用于预测下一时刻的刀具磨损退化量； S6、建立混合预测模型： 将S4的磨损增量预测模型与S5的刀具磨损量预测模型在预测结果匹配性检验准则的约束下相结合构成混合预测模型；用于对相同工艺条件下的刀具在未来一段时间的刀具磨损量进行预测； 其中，预测结果匹配性检验准则是指训练好的混合预测模型所计算的刀具磨损退化量符合如下公式： ； 其中，yt-当前t时刻的刀具磨损退化量预测值； yt-1-上一时刻t-1时刀具磨损退化量的预测值或者由于预测结果不匹配通过人工测量得到的实际刀具磨损退化量值； xt-利用t-1到t时刻的工况数据预测出来的这段时间内的退化增量； q-退化增量的偏差阈值；其中，0q1。

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