湖北汽车工业学院周学良获国家专利权
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龙图腾网获悉湖北汽车工业学院申请的专利一种基于改进Swin-Transformer的刀具磨损值监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：CN117733649B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202410126535.7，技术领域涉及：B23Q17/09；该发明授权一种基于改进Swin-Transformer的刀具磨损值监测方法是由周学良;李泽稷;田印;罗敏设计研发完成，并于2024-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于改进Swin-Transformer的刀具磨损值监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进Swin‑Transformer的刀具磨损值监测方法，涉及铣削加工技术领域，采集数控铣削过程中产生的振动信号、切削力信号、声发射信号，预处理之后与刀具磨损值组成样本数据集；构建基于改进Swin‑Transformer的刀具磨损值监测模型，该模型将原模型中的MLP结构替换为残差块，同时减小模型层叠块的层数，实现了刀具在相同切削参数下对刀具磨损值的有效精准监测。本发明具有网络模型端到端、模型参数小、监测精度高且时间短的优点。
本发明授权一种基于改进Swin-Transformer的刀具磨损值监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进Swin-Transformer的刀具磨损值监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1．信号数据获取； 步骤S2．基于改进Swin-Transformer的刀具磨损值监测模型构建； 步骤S3．模型训练； 步骤S4．利用训练好的模型进行刀具磨损值预测与监测； 步骤S2中，所述模型由分区模块、4个stage、输出模块串联组成；其中，4个stage用于构建不同大小的特征图，除第一个stage先通过线性嵌入层外，其它3个stage都是先通过1个PatchMerging层进行下采样，然后重复堆叠2个SwinTransformerResblock模块； 步骤S3中，选取数据集的80%作为训练集，20%作为测试集，以均方误差作为训练损失，采用Adam优化算法进行模型训练；首先使用训练集训练网络模型，其次将训练后的网络模型在测试集上进行评估测试，测试过程采用均方误差和回归系数为标准评价模型的泛化能力；其中回归系数R2的表达式为： 式中，是数据集中样本个数，是真实值，是预测值，是实际值的均值。
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