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龙图腾网恭喜浙江先端数控机床技术创新中心有限公司申请的专利一种基于深度学习算法的水冷电主轴温度超前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：CN119415895B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202510014224.6，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于深度学习算法的水冷电主轴温度超前预测方法是由徐月同;王郑拓;丁志宏;吴森洋;韩楠杰设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习算法的水冷电主轴温度超前预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习算法的水冷电主轴温度超前预测方法，通过在水冷电主轴表面设置温度传感器，训练由工况特征分类模块和温度超前预测模块组成的温度超前预测网络实现水冷电主轴的温度超前预测。其中，工况特征分类模块由串联的支持向量机算法和普拉特缩放算法（PlattScaling）组成，用以预测压缩机的启停状态；温度超前预测模块由并联的两路神经网络组成，两路神经网络的输出值根据工况特征分类模块的预测值按比例相加，实现水冷电主轴的温度超前预测。本发明实现了水冷电主轴的温度超前预测，有助于后续实现水冷电主轴热误差的超前预测及反补偿，进一步减少因温度变化产生的加工误差。

本发明授权一种基于深度学习算法的水冷电主轴温度超前预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习算法的水冷电主轴温度超前预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、在所述水冷电主轴表面设置若干温度传感器；S2、启动所述水冷电主轴，采集至时刻所述水冷电主轴的温度数据以及压缩机的启停状态；采集至时刻所述水冷电主轴的温度数据；S3、重复所述步骤S2若干次，获得多组相应数据；S4、采用所述步骤S3获得的数据训练温度超前预测网络；S5、采集至时刻所述水冷电主轴的温度数据，输入至所述温度超前预测网络，获得至时刻所述水冷电主轴的温度的预测值；所述温度超前预测网络由工况特征分类模块和温度超前预测模块组成；所述工况特征分类模块由串联的支持向量机算法和普拉特缩放算法（PlattScaling）组成；所述温度超前预测模块由两路神经网络组成，两路所述神经网络呈并联设置，两路所述神经网络均接收至时刻所述温度传感器采集的温度数据，且两路所述神经网络的输出值根据所述工况特征分类模块的预测值按比例相加，输出至时刻所述水冷电主轴的温度的预测值。

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