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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利一种基于人工智能的刀具磨损监测和修复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：CN119217147B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411372132.7，技术领域涉及：B23Q17/09；该发明授权一种基于人工智能的刀具磨损监测和修复方法是由梁宇琛;鲁金忠;卢海飞;黄俊杰;张红梅;李安平;孙嘉骏;王宇琦;张春鹏设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的刀具磨损监测和修复方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的刀具磨损监测和修复方法，包括以下步骤：终端层采集原始加工数据并上传至云计算层；云计算层训练功率增量诊断模型；终端层实时采集加工过程中加工数据作为监控数据；云计算层选择深度学习算法或迁移学习算法训练最终的加工精度故障诊断模型；构建边缘计算分配优化算法并进行任务调度；基于加工精度故障诊断结果，构建激光表面强化路径，利用激光表面强化处理对磨损刀具进行修复。本发明能够基于迁移学习机制实时进行数控加工过程诊断，并基于诊断结果规划激光表面强化路径，实时指导激光表面强化作业，采用激光表面强化技术对刀具异常状态进行及时修复，确保了加工精度。

本发明授权一种基于人工智能的刀具磨损监测和修复方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的刀具磨损监测和修复方法，其特征在于，该方法基于边缘计算系统实现，所述边缘计算系统包括云计算层、边缘计算层、终端层、任务分配计算单元及任务分配优化单元，所述云计算层用于训练功率增量诊断模型，所述边缘计算层用于针对新的加工工况对功率增量诊断模型进行再训练，所述终端层包括数控机床、工况参数采集模块、功率数据采集模块及图像采集模块，所述工况参数采集模块用于采集切削加工参数及工件类型，所述功率数据采集模块用于实时采集切削加工功率，所述图像采集模块用于采集切削刀具图像和工件表面质量图像； 该方法包括以下步骤： S1、通过终端层采集同一加工工况下的原始加工数据并上传至云计算层，所述原始加工数据至少包括加工功率、加工参数、切削刀具图像及工件表面质量图像，所述加工工况至少包括切削加工参数及工件类型； S2、通过云计算层训练功率增量诊断模型，所述功率增量诊断模型的输入为加工功率及切削刀具磨损量，其输出为切削加工精度故障诊断结果，将原始加工数据和切削加工精度故障诊断结果作为源域数据，将源域数据和功率增量诊断模型发送到边缘计算层； S3、终端层实时采集加工过程中加工数据作为监控数据，并通过MQTT协议传输到边缘计算层，再通过MQTT协议将加工数据传输到云计算层； S4、云计算层基于监控数据判断加工工况是否发生变化，若否，则基于深度学习算法利用边缘计算层对功率增量诊断模型进行训练以获得最终的加工精度故障诊断模型，若是，则将监控数据作为目标域数据，基于迁移学习算法构建深度学习算法模型，利用边缘计算层对深度学习算法模型进行训练以获得最终的加工精度故障诊断模型，所述加工精度故障诊断模型利用长短期记忆神经网络结合卷积神经网络实现； S5、利用任务分配计算单元统计数据传输量、边缘计算处理时间、边缘层运算利用率，所述数据传输量为边缘计算层传输至云计算层的总数据量，所述边缘计算处理时间为网络环境下的数据传输及算法处理所需时间，所述边缘层运算利用率为边缘计算层的利用效率；利用任务分配优化单元构建边缘计算分配优化算法，利用果蝇算法求解最佳的任务分配方式并进行任务调度； S6、利用加工精度故障诊断模型对数控加工过程进行实时诊断，对出现加工精度故障的，获取对应的刀具图像，基于刀具图像获得刀具磨损区域，针对刀具磨损区域进行激光表面强化处理。

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