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龙图腾网获悉湖南嵘触智能科技有限公司申请的专利一种数控机床零件加工数据存储方法及系统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：CN121722951B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610230607.1，技术领域涉及：G06F16/901；该发明授权一种数控机床零件加工数据存储方法及系统是由王小辉;王小林;袁买翠设计研发完成，并于2026-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数控机床零件加工数据存储方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种数控机床零件加工数据存储方法及系统，一种数控机床零件加工数据存储方法实时采集与同步加工过程的多源数据；对数据流进行基于过程熵的工艺段分割，提取多模态特征并通过融合规则与机器学习的分类器评估数据价值，据此采用分级存储策略生成特征数据包；为每个零件绑定数据基因码，构建加工过程知识图谱，实现全链数据关联与精准追溯；基于特征数据包生成样本，利用图神经网络和贝叶斯优化在云端训练工艺优化模型，并将优化参数反馈至机床执行，形成闭环，本发明采用过程熵分割、知识图谱以及GNN闭环优化，解决数据存储成本高、追溯困难、数据价值未挖掘的问题，实现数据智能压缩、全生命周期追溯与工艺自适应优化。

本发明授权一种数控机床零件加工数据存储方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种数控机床零件加工数据存储方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、实时采集与同步：实时采集数控机床加工过程中的多源数据流，并为所有数据打上统一时标后存入缓存区；所述多源数据流至少包括数控系统内部状态数据、PLC信号及外部传感器数据； S2、特征感知与智能压缩：对缓存区的数据流进行实时分析，基于过程状态变化将其分割为多个工艺段，针对每个工艺段，提取其多模态特征并评估其数据价值等级，根据所述价值等级，采用对应的存储策略对该工艺段的原始数据进行压缩或摘要处理，生成包含元数据和特征向量的特征数据包； S3、全链关联与追溯索引：为每个加工零件绑定唯一的数据基因码，将步骤S2生成的所有特征数据包与对应零件的所述数据基因码进行关联绑定，并与该零件的上游物料数据、下游质量检测数据共同构建形成可追溯的数据基因链； S4、闭环学习与优化反馈：基于所述特征数据包及关联的加工结果，生成“工艺-特征-结果”三元组样本，将高价值样本上传至中心知识库，利用聚合的多源样本训练工艺优化模型，将训练得到的优化模型下发给边缘侧，用于对新加工任务生成优化的工艺参数推荐，并将执行后的新数据反馈至中心知识库，实现模型的迭代更新； 所述步骤S2中“基于过程状态变化将其分割为多个工艺段”具体包括： S21.基于预设的强分段触发事件进行初始分割，所述强分段触发事件包括G代码行号变更、刀具更换完成信号或进给速度归零； S22.在无强分段触发事件的连续加工区间内，采用滑动窗口计算关键变量的过程熵值，当所述过程熵值的变化量超过预设阈值时，判定为加工状态发生显著性变化，并在此处执行软分段； 其中，所述过程熵值的计算公式为： 其中，为关键变量的联合状态总数，表示在时间窗口内观测到的第种联 合状态，为该状态在窗口内出现的经验概率，为对数的底数； 所述步骤S2中“采用对应的储存策略”具体为： 若价值等级为“高”，则采用无损或近无损压缩算法保存该工艺段的原始高频数据及完整特征集，并存储至高速存储介质； 若价值等级为“中”，则保存降采样后的数据及特征集，存储至常规存储介质； 若价值等级为“低”，则仅保存该工艺段的统计特征、语义特征及加工结果数据，并丢弃原始数据。

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