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龙图腾网获悉齐鲁理工学院申请的专利一种基于Transformer的物理信息神经网络刀具磨损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：CN120524154B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202511013403.4，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于Transformer的物理信息神经网络刀具磨损预测方法是由王枭;李娜;李功浩;闫锡超;黄文准;李茹;王万振;曹凤;戴宪永设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Transformer的物理信息神经网络刀具磨损预测方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于Transformer的物理信息神经网络刀具磨损预测方法，属于刀具磨损预测领域，所述方法包括：通过机床铣削获取磨损信号后对所述磨损信号的时域特征、频域特征及时频域特征进行计算；将计算的多维信号特征向量进行归一化处理后划分为训练集、测试集和验证集；构建基于Transformer架构的物理信息神经网络和基于数据‑机理双驱动的损失函数；将所述训练集输入至物理信息神经网络中进行刀具磨损预测训练，同时利用验证集进行验证，选择最优预测模型；将所述测试集输入至最优预测模型中进行预测，获取刀具磨损的预测结果。本申请在保证预测精度的同时具备良好的物理一致性与泛化能力，为刀具磨损监测提供思路。

本发明授权一种基于Transformer的物理信息神经网络刀具磨损预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer的物理信息神经网络刀具磨损预测方法，其特征在于，包括： 通过机床铣削获取磨损信号后对所述磨损信号的时域特征、频域特征及时频域特征进行计算； 将计算的多维信号特征向量进行归一化处理后划分为训练集、测试集和验证集； 构建基于Transformer架构的物理信息神经网络和基于数据-机理双驱动的损失函数； 所述基于数据-机理双驱动的损失函数的计算公式为： 其中，，为超参数，N为总的采集次数，为第次采集时的刀具磨损真实值，为第次采集模型预测的磨损值，为数据损失函数，为机理损失函数，a,b,c 1 ,c 2 为待学习的物理参数，为第个样本的预测刀具磨损值，为第个样本对应的时间点； 将所述训练集输入至基于Transformer架构的物理信息神经网络中进行刀具磨损预测训练，同时利用验证集进行验证，选择最优预测模型； 将所述测试集输入至最优预测模型中进行预测，获取刀具磨损的预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人齐鲁理工学院，其通讯地址为：250200 山东省济南市章丘区经十东路3028号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。