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龙图腾网恭喜河北工业大学;中国航发南方工业有限公司申请的专利一种时空特征融合驱动的叶片铣削轮廓度误差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：CN119577689B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510132992.1，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种时空特征融合驱动的叶片铣削轮廓度误差预测方法是由杨骅;王新宇;李子瑞;黄强飞;伊士成;谭丹萍设计研发完成，并于2025-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种时空特征融合驱动的叶片铣削轮廓度误差预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种时空特征融合驱动的叶片铣削轮廓度误差预测方法。本发明将GAT、ECANet和CNN结合形成叶片轮廓度误差预测模型，并应用于机床加工叶片预测其轮廓度误差的场景中，通过将静态工艺参数与动态过程参数相结合，构建图数据驱动模型，算法能够提取叶片加工数据中的时间特征和空间特征，并将两种特征进行融合。其中，引入的GAT可以学习叶片工艺参数与动态过程参数中的空间关系。ECANet能够捕捉动态过程参数中的时间特征权重，从而提高模型的时序分析能力。最后，通过CNN对GAT和ECANet提取的特征进行融合提取，使得时间特征与空间特征得以融合，有效提升了模型对叶片铣削轮廓度误差的预测精度。

本发明授权一种时空特征融合驱动的叶片铣削轮廓度误差预测方法在权利要求书中公布了：1.一种时空特征融合驱动的叶片铣削轮廓度误差预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1、加工前，根据设计的工艺参数得到数控加工程序并导入到机床中，并安装叶片毛坯；机床采用五轴加工中心；工艺参数包括主轴转速、进给速度、路径间距、切削深度和刀具侧倾角；步骤2、安装加速度传感器测头，分别测量主轴和叶片在加工过程中所产生的振动；调整加速度传感器测头的方向，使得加速度传感器坐标系和空间坐标系一致；步骤3、开始加工，同时采集加工过程中主轴和叶片上的加速度信号；待叶片加工完成后，在被加工叶片状态不变的前提下，利用机床测头，在机测量叶片的轮廓度误差，并以轮廓度误差作为标签数据；步骤4、对步骤3得到的主轴和叶片上的加速度信号进行相同的预处理，得到预处理后的加速度信号；步骤5、根据步骤4得到的预处理后的加速度信号和步骤1的工艺参数来生成图数据，并设定模型迭代次数；步骤6、将步骤5得到的图数据输入到GAT中，通过自注意力机制和多头注意力机制的结合，提取图数据的空间特征，得到具有空间特征的图数据；步骤7、将步骤6得到的具有空间特征的图数据输入到ECANet中，在进行时间维度上的注意力权重分配时，ECANet能够动态调整输入数据的通道权重并有效捕捉到时间特征，得到具有时空特征的数据；步骤8、对步骤7得到的具有时空特征的数据使用CNN进行进一步融合提取，输出轮廓度误差预测值；CNN由依次连接的多层卷积、一层最大池化层和两层全连接层构成；多层卷积由多层卷积层构成；对步骤7得到的具有时空特征的数据先进行多层卷积操作，每个卷积操作后，数据的维度会发生改变；卷积操作后，最大池化操作来减小数据维度，同时保留重要特征；最后通过全连接层，完成轮廓度误差预测值的输出；步骤9、将步骤8得到的轮廓度误差预测值与步骤3得到的标签数据进行对比，根据损失函数最小化的原则进行反向传播迭代；按照步骤5中设定的模型迭代次数反复调整GAT、ECANet和CNN的内部参数，损失函数值由轮廓度误差预测值和标签数据的差值的平方决定；停止迭代后，得到模型迭代次数内损失函数值最小的轮廓度误差预测值。

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