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龙图腾网获悉杭州大天数控机床有限公司;杭州电子科技大学申请的专利一种基于复合机床的变工况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：CN120170547B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202510546753.0，技术领域涉及：B23Q17/09；该发明授权一种基于复合机床的变工况刀具磨损预测方法是由王闻宇;孔亚广;汤国海;陈洪欢;赵海军;许锋;裘刘烽;杨灿忠;黄河斌;王笑宇;苏凯设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于复合机床的变工况刀具磨损预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及复合机床技术领域，公开了一种基于复合机床的变工况刀具磨损预测方法，包括以下步骤：s1：采集动态信号与获取工艺参数；s2：构建刀具磨损预测模型；s3：元学习框架的多任务训练：通过元学习，获得更新后的Wy和by。将刀具磨损预测模型部署于复合机床实际加工系统中，根据实施接收的动态信号与工艺参数，快速输出当前时刻的刀具磨损预测值。本发明具有机床无需停机、刀具磨损预测准确性高的有益效果。

本发明授权一种基于复合机床的变工况刀具磨损预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于复合机床的变工况刀具磨损预测方法，其特征是，包括以下步骤： s1：采集动态信号与获取工艺参数： 采集动态信号：切削力Fc,t、主轴电流Is,t和振动信号Vt；获取工艺参数：切削速度vc、进给速度:vf、切削温度Tc、刀具屈服强度σy； s2：构建刀具磨损预测模型： s2-1：基于长短期记忆网络模型LSTM构建刀具磨损预测模型输入xi； s2-2：构建刀具磨损预测损失函数Lenhanced， Lenhanced＝LLSTM+λ·Lphysics； 上式中，Lphysics为物理模型损失函数,λ为物理损失权重系数，用于调整物理约束损失的权重；LLSTM为长短期记忆网络模型LSTM的监督损失； s2-3：构建刀具磨损状态向量ht，通过训练长短期记忆网络模型LSTM，得到刀具磨损预测值： 上式中，表示当前时间步t的刀具磨损预测值，ht为刀具磨损状态向量，Wy为输出层权重矩阵，by为偏置向量；在短期记忆网络模型LSTM训练过程中，根据s2-2中建立的刀具磨损预测损失函数Lenhanced，训练目标是最小化刀具磨损预测损失函数Lenhanced，通过训练获得初始Wy和by； s3：元学习框架的多任务训练：通过元学习，获得更新后的Wy和by。

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