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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种航空航天制造设备状态评估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：CN117194884B 。

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：202311144291.7，技术领域涉及：G06F18/00；该发明授权一种航空航天制造设备状态评估方法是由张政;白伟;杨林;邹澳;刘登峰;王雪松设计研发完成，并于2023-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种航空航天制造设备状态评估方法在说明书摘要公布了：一种航空航天制造设备状态评估方法，在工件和平台之间安装传感器，采集信号并进行处理，采用鲸鱼优化算法对支持向量机模型参数进行寻优，对采集处理后的信号不同时域、频域、时频域的特征进行多维度的综合优化，得到WOA‑SVM回归模型和分类模型，以解决现有诸多模型应用于刀具磨损状态的评估效果不佳的技术问题，具有收敛速度快，全局搜索能力强，提高了机械故障评估准确度的特点。

本发明授权一种航空航天制造设备状态评估方法在权利要求书中公布了：1.一种航空航天制造设备状态评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：在工件和平台之间安装三向切削力传感器测量x,y,z三个方向的切削力信号，在工件侧面靠近底部位置布置主轴z方向及垂直于主轴的x,y方向的三个振动传感器，分别测量x,y,z三个方向的振动信号，在工件侧面靠近底部位置安装声发射信号传感器测量声音信号； 步骤二：采集不同磨损量状态下的制造设备和工件之间的三向切削力信号、振动信号和声发射信号，按照30k～60kHz的采样频率将信号均匀分割成多个样本，每种制造设备磨损状态都有m个采样点形成的数据集；再按照磨损量从低到高的顺序将数据集一次标注为1、2、3、…n，一共n个通道的数据； 步骤三：对采集的信号进行预处理，其方法包括有效数据截取、hampel滤波去毛刺、小波降噪，得到相对纯净的信号； 步骤四：对预处理后的数据进行归一化和特征提取； 步骤五：对提取出的特征进行筛选； 步骤六：采用鲸鱼优化算法对支持向量机模型训练进行超参数寻优，得到WOA-SVM回归和分类模型； 鲸鱼优化算法包括3个步骤：围捕猎物-气泡网捕食-搜索猎物： S1围捕猎物： 数学模型：D＝|CX*t-Xt|,Xt+1＝X*t-AD，t为当前迭代次数，A和C为表示系数，X*t表示目前为止最好的鲸鱼位置向量，Xt表示当前鲸鱼的位置向量；A、C通过以下公式得到：A＝2ar1-a，C＝2r2，其中r1和r2为0到1之间的随机数，t代表当前迭代次数，Tmax为最大迭代次数； S2气泡网捕食：座头鲸以螺旋运动游向猎物，数学模型Xt+1＝X*t+Dpeblcos2πl，其中Dp＝|X*t-Xt|表示鲸鱼和猎物之间的距离，b是定义螺线形状的常数，l是-1，1中的随机数，X*t表示目前为止最好的位置向量；同时鲸鱼以螺旋状游向猎物时，还要收缩包围圈，假设有Pi的概率选择收缩包围机制和1-Pi的概率选择螺旋模型来更新鲸鱼位置，数学模型：随着迭代次数t的增加，参数A和收敛因子a逐渐减小，若|A|1，则各鲸鱼逐渐包围当前最优解，在WOA中属于局部寻优阶段； S3搜索猎物： 数学模型D＝|CXrand-Xt|，Xt+1＝Xrand-AD，其中Xrand随机选择的鲸鱼位置向量，当|A|≥1时，随机选择一个搜索代理，根据随机选择的鲸鱼位置来更新其他鲸鱼的位置，迫使鲸鱼偏离猎物，借此找到一个更合适的猎物，这样可以加强算法的勘探能力使WOA算法能够进行全局搜索； 步骤七：将降维后的特征作为输入特征，使用训练好的鲸鱼优化支持向量机回归模型进行预测，得到制造设备磨损值的输出； 步骤八：预先对制造设备磨损值进行刀具磨损状态划分，依据刀制造设备磨损值不同划分为对应的不同磨损状态，与WOA-SVM分类模型输出的刀具磨损状态进行对比确定刀具磨损状态。

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