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龙图腾网获悉中国科学院合肥物质科学研究院申请的专利一种考虑退化因子的隐马尔科夫模型的刀具状态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：CN117032075B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202311217183.8，技术领域涉及：G05B19/4065；该发明授权一种考虑退化因子的隐马尔科夫模型的刀具状态监测方法是由朱锟鹏;梁东鹏设计研发完成，并于2023-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑退化因子的隐马尔科夫模型的刀具状态监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑退化因子的隐马尔科夫模型的刀具状态监测方法，可在数控机床工作中对加工刀具的磨损状态进行精准诊断与预测，并对加工系统及时做出更换刀具提示；本发明根据刀具不同磨损阶段的磨损率选取不同形式的退化因子并添加到状态转移矩阵中，使得隐马尔科夫模型状态转移矩阵变为时变的，从而令模型在刀具状态监测过程中具有一定的物理可解释性并提高模型的物理一致性，遵循刀具磨损的退化规律，提升刀具磨损状态监测模型的效果。本发明解决了传统刀具监测模型的物理可解释性低、磨损阶段划分无物理意义的问题，能实现快速且准确的监测刀具磨损状态，降低生产中过早废弃刀具或使用过磨损刀具造成工件精度不满足要求带来的损失。

本发明授权一种考虑退化因子的隐马尔科夫模型的刀具状态监测方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑退化因子的隐马尔科夫模型的刀具状态监测方法，其特征在于，是按照以下步骤进行： 步骤1、采集数控机床的加工信息，并通过安装在工作台上的三向测力仪在线采集刀具在三个方向上的铣削力信号； 步骤2、对三个方向上的铣削力信号进行标准化处理；通过信号处理方法从连续的铣削力信号中提取特征，得到特征集合；并对所述特征集合进行归一化处理，得到归一化后的特征集合； 步骤3、根据刀具磨损信息，利用式1建立刀具磨损的物理公式； 1 式1中，，，为三个拟合系数，为加工时间； 步骤4、根据刀具磨损的物理公式构造刀具过渡磨损函数，并使用刀具过渡磨损函数对刀具磨损阶段进行划分，从而根据划分后的磨损阶段之间的差异选取不同形式的退化因子； 步骤4.1、根据所述刀具磨损的物理公式，利用式2和式3得到第t时段的凸部过渡磨损函数和第t时段的凹部过渡磨损函数； 2 3 步骤4.2、根据和，对刀具磨损阶段进行划分，得到初期磨损阶段、正常磨损阶段和加速磨损阶段，包括： 当小于0时，刀具状态为初期磨损阶段； 当时，刀具状态为初期磨损阶段过渡到正常磨损阶段； 当或时，刀具状态为正常磨损阶段过渡到加速磨损阶段；其中，为后刀面最大磨损值； 步骤4.3、根据不同的刀具磨损阶段的磨损率，选取不同形式的退化因子； 步骤5、构建考虑退化因子的隐马尔科夫模型并用于刀具状态监测，包括：时变状态转移矩阵模块、观测概率矩阵模块、模型训练模块； 步骤5.1、所述时变状态转移矩阵模块根据退化因子，建立不同磨损阶段的时变状态转移矩阵； 步骤5.2、所述观测概率矩阵模块根据归一化后的特征集合，利用高斯混合模型建立观测概率矩阵； 步骤5.3、所述模型训练模块通过最大似然函数对考虑退化因子的隐马尔科夫模型进行训练，并优化隐马尔科夫模型中的参数，从而得到训练好的刀具磨损状态监测模型； 步骤6、实时采集加工过程中的铣削力信号，并按照步骤2的过程进行处理后输入训练好的刀具磨损状态监测模型中，从而输出当前刀具的磨损状态； 步骤7、如果当前刀具的磨损状态达到刀具磨损临界状态，则停机换刀，否则，返回步骤6，以实现刀具状态的实时监测。

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