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龙图腾网获悉哈尔滨理工大学申请的专利微织构球头铣刀铣削钛合金健康状态监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：CN120002466B 。

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：202510285905.6，技术领域涉及：B23Q17/09；该发明授权微织构球头铣刀铣削钛合金健康状态监测方法是由杨树财;蒋润洁;宋泽坤设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本微织构球头铣刀铣削钛合金健康状态监测方法在说明书摘要公布了：微织构球头铣刀铣削钛合金健康状态监测方法，本发明为解决现有技术中对刀具健康状态的监测中存在信号降噪不足、时序特征忽略以及特征权重分配不均等问题，本发明包括：1、搭建刀具磨损试验平台，通过振动传感器实时采集铣削钛合金过程中的振动信号，通过工业相机同步获取刀具前刀面磨损值数据；2、磨损阶段划分；3、基于BWO‑SVMD算法对振动信号进行降噪处理；4、构建基于MSCNN‑LSTM‑Attention方法的刀具健康状态识别模型。本发明通过信号分解降噪方法，以减小振动信号的噪音，增加健康状态识别模型预测的准确性；通过刀具健康状态识别模型，能够准确识别并预测刀具的健康状态，避免因刀具磨损导致设备损坏及安全问题。本发明属于信号模式识别技术领域。

本发明授权微织构球头铣刀铣削钛合金健康状态监测方法在权利要求书中公布了：1.微织构球头铣刀铣削钛合金健康状态监测方法，其特征在于，所述监测方法通过如下步骤实现： 步骤1、搭建刀具磨损试验平台，通过振动传感器实时采集铣削钛合金过程中的振动信号，通过工业相机同步获取刀具前刀面磨损值数据； 步骤2、采用K-Means聚类算法对刀具前刀面磨损值进行聚类分析，将磨损阶段划分为初级磨损、稳定磨损和剧烈磨损三个阶段； 步骤3、基于BWO-SVMD算法对振动信号进行降噪处理，包括如下步骤： 步骤3.1、随机抽取2000个采样点的信号数据； 步骤3.2、采用白鲸优化算法优化SVMD的惩罚因子α，并对振动信号进行分解，得到多个IMF分量； 步骤3.3、根据相关系数和方差贡献率筛选关键IMF分量； 步骤3.4、重构降噪信号，通过S变换生成时频图，验证降噪效果； 步骤4、构建基于MSCNN-LSTM-Attention方法的刀具健康状态识别模型，包括如下步骤： 步骤4.1、构建多尺度卷积网络，并行5×5、3×3、1×1卷积核提取局部特征，接最大池化层和批标准化层； 步骤4.2、将MSCNN输出特征输入双层LSTM网络，捕获时序依赖性； 步骤4.3、引入注意力机制，通过Softmax计算特征权重，加权融合后输入全连接层和Softmax分类器； 步骤4.4、划分数据集，将预处理后的振动信号导入到刀具健康状态识别模型中进行训练，得到混淆矩阵并得到MSCNN-LSTM-Attention刀具健康状态识别模型的准确率为96.17%。

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