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龙图腾网恭喜山东欧诺威数控刀具有限公司申请的专利一种数控刀具生产集成管理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：CN118965288B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411463708.0，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种数控刀具生产集成管理系统是由韩昌彬;王金梅设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数控刀具生产集成管理系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数控刀具生产管理的技术领域，具体为一种数控刀具生产集成管理系统，包括，数据收集模块，用于实时采集数控刀具状态数据，智能分析模块，用于根据收集的数据对数控刀具进行状态分析，动态管理模块，用于根据数控刀具的状态进行生产计划的动态管理；本发明通过构建多传感器网络，通过多模态数据融合技术，提高了数据采集的精确性与响应速度；将卷积神经网络和动态贝叶斯网络相结合，用于构建智能分析模型，能够精准预测刀具状态，并通过强化学习算法自适应调整刀具使用和维护策略，提升了刀具管理的自动化程度；同时根据刀具状态进行动态管理，实时优化生产计划和任务调度，减少了刀具磨损和停机时间，降低了生产成本。

本发明授权一种数控刀具生产集成管理系统在权利要求书中公布了：1.一种数控刀具生产集成管理系统，其特征在于：包括，数据收集模块，用于实时采集数控刀具状态数据，具体为：通过构建多传感器网络，针对刀具在不同生产状态下的实时参数变化，自动调整数据采集的频率与范围，并用动态加权方法，根据各个传感器数据权重，进行多模态数据融合；以及，智能分析模块，用于根据收集的数据对数控刀具进行状态分析，具体为：将卷积神经网络算法与动态贝叶斯网络算法相结合的方式，构建智能分析模型，并将融合后的数据作为模型的输入量，并根据模型的输出结果进行数控刀具的状态分析，最后利用强化学习算法进行数控刀具状态管理；所述智能分析模型的构建具体如下：将传感器数据特征中的振动数据以及温度数据作为数控刀具状态的影响因素，同时，在t时刻，设定数控刀具的状态在时间上是相关联的，数控刀具在时刻t的状态St受到时刻t-1的状态St-1的影响；根据建立的依赖关系，构建智能分析模型，则有，PSt|ht′,V,ht′,T,St-1＝PSt|St-1·PSt|ht′,V,ht′,T Pht′,V,ht′,T|St＝Pht′,V|St·Pht′,T|St 其中，PSt|St-1表示状态转移概率，为从上一个时刻数控刀具的状态，转换到当前时刻数控刀具状态的概率，PSt|ht′,V,ht′,T表示在振动和温度数据下的数控刀具状态预测，PSt|ht′,V,ht′,T,St-1表示智能分析模型对数控刀具的预测结果，包括，正常状态以及异常状态，Ph′t,V,h′t,T|St表示振动和温度数据在给定刀具状态下的联合概率，PSt表示数控刀具状态的先验概率，Ph′t,V,h′t,T为振动和温度数据的边缘概率，Ph′t,V|St、Ph′t,T|St表示数控刀具在状态St下的振动传感器数据的概率分布以及温度传感器的概率分布，σVt、σTt分别表示振动数据以及温度数据的标准差，分别表示数控刀具在状态St下，振动数据以及温度数据的均值；所述利用强化学习算法进行数控刀具状态管理具体如下：设定当前状态St下选择的动作集合a包括，不进行任何维护，继续当前的加工任务；中断加工任务，对刀具进行维护；以及直接更换刀具，继续生产任务；同时根据选择的动作对下一时刻的状态变化，设定后续价值评估的奖励策略，则有，当选择的动作导致下一时刻的状态发生反向变化时，设定当前选择的动作为负向奖励；当选择的动作导致下一时刻的状态未发生反向变化时，设定当前选择的动作为正向奖励；根据选择的动作，基于强化学习算法对下一时刻的状态St+1进行价值评估，则有， 其中，QSt+1,a表示选择的动作a对下一时刻状态St+1的价值评估，α表示学习效率，为每次动作更新中对新动作的敏感程度，r表示对选择的动作的奖励，β表示折扣因子，取值为0到1之间，表示下一时刻状态下最优动作a′的价值评估；还包括：动态管理模块，用于根据数控刀具的状态进行生产计划的动态管理，具体为：根据数控刀具的预测状态自适应调整生产任务调度，根据调整后生产任务综合成本以及数控刀具状态进行综合分析，完成生产计划的二次分析；所述根据数控刀具的预测状态自适应调整生产任务调度具体如下：对于数控刀具正常状态下的任务优化调度，是根据生产任务的加工成本以及重要性综合评定，则有， 其中，wi表示生产任务Ti的权重，Ci表示生产任务Ti的加工成本，包括完成任务的实现成本以及资源成本，PTi表示生产任务Ti的综合优先级，根据优先级的高低，自适应选择正常状态的数控刀具；对于异常状态下的数控刀具与生产任务的二次匹配，是基于任务暂停成本以及损失进行综合评定，则有，CostTi,Pause＝PSt＝异常·ClostTi其中，PSt＝异常表示更换刀具执行生产任务后，刀具状态为异常状态的概率，CostTi,Pause表示暂停任务Ti的损失成本，ClostTi表示生成任务失败的预期损失，根据损失的高低，自适应进行刀具与生产任务的二次匹配。

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