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龙图腾网获悉华中科技大学;TCL空调器(武汉)有限公司申请的专利一种基于多传感器信息融合的刀具磨损实时监控与预测方法及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：CN119952535B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510009841.7，技术领域涉及：B23Q17/09；该发明授权一种基于多传感器信息融合的刀具磨损实时监控与预测方法及系统是由赛希亚拉图;张超勇;李心安;张松;黄永勤;朝宝;王猛;周洋;舒亮;韩忠泽;梅子豪设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多传感器信息融合的刀具磨损实时监控与预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于数控加工相关技术领域，其公开了一种基于多传感器信息融合的刀具磨损实时监控与预测方法及系统，方法包括：S1，采集加工实验过程中的监测信号以及刀具磨损图像；S2，采用磨损区域分割模型对刀具磨损图像进行磨损区域分割，并计算获取真实磨损值；S3，利用监测信号和真实磨损值建立监控训练样本集，对磨损监控模型进行训练；利用真实磨损值的序列建立预测训练样本集，对磨损预测模型进行训练；S4，利用实时监测信号和磨损监控模型，对刀具磨损值进行实时监控；利用磨损预测模型，对刀具的磨损值进行在线预测。本发明可根据实时监测信号对刀具的磨损值实现实时监控，以及实现在线磨损值预测，可以大幅提高生产效率。

本发明授权一种基于多传感器信息融合的刀具磨损实时监控与预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多传感器信息融合的刀具磨损实时监控与预测方法，其特征在于，包括： 离线阶段： S1，进行加工实验，采集加工实验过程中多个传感器获取的监测信号以及相机获取的刀具磨损图像； S2，采用经过训练的磨损区域分割模型对所述刀具磨损图像进行磨损区域分割，并基于分割出的磨损区域计算获取真实磨损值； S3，利用所述监测信号和对应的所述真实磨损值建立监控训练样本集，利用监控训练样本集对磨损监控模型进行训练，获取训练完成的磨损监控模型； 利用所述真实磨损值的序列建立预测训练样本集，利用预测训练样本集对磨损预测模型进行训练，获取训练完成的磨损预测模型； 在线阶段： S4，加工过程中，利用多个传感器获取实时监测信号；利用所述实时监测信号和训练完成的所述磨损监控模型，对刀具的磨损值进行实时监控； 并利用训练完成的所述磨损预测模型，对刀具的磨损值进行预测； 利用训练完成的所述磨损预测模型，对刀具的磨损值进行预测，具体包括： 所述磨损预测模型第一次预测时输入为刀具磨损值的监控值序列，输出为刀具磨损值的预测值序列； 之后所述磨损预测模型每次预测时输入为刀具磨损值的监控值与之前预测输出的预测值的组合，或者为之前预测输出的预测值序列，输出为刀具磨损值的预测值序列，形成超前预测模式； 其中，刀具磨损值的监控值为所述磨损监控模型的输出值； 超前预测模式还包括： 及时矫正策略：将所述磨损预测模型输出的刀具磨损值的预测值序列与对应的刀具磨损值的监控值序列进行比较，获取预测值与监控值之间的误差； 若误差小于预设阈值，则继续以超前预测模式进行在线预测；若误差大于等于预设阈值，则在所述磨损预测模型进行下一次预测时，输入为刀具磨损值的监控值序列，以进行模型输入的矫正；之后则继续以超前预测模式进行在线预测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华中科技大学;TCL空调器(武汉)有限公司，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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