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龙图腾网获悉湖南科技大学申请的专利一种砂轮磨损状态监测方法及相关产品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：CN120448821B 。

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：202510954060.5，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种砂轮磨损状态监测方法及相关产品是由葛吉民;刘双仁设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种砂轮磨损状态监测方法及相关产品在说明书摘要公布了：本申请提供的一种砂轮磨损状态监测方法及相关产品，方法包括：获取砂轮磨削过程的磨削力信号和振动信号，以及获取数据库中的历史砂轮磨损状态训练样本，对所述磨削力信号和所述振动信号进行拼接，得到特征分量矩阵；利用鲸鱼优化算法，基于所述历史砂轮磨损状态训练样本，构建改进CNN‑GRU模型，得到最佳性能监测模型；将所述特征分量矩阵输入所述最佳性能监测模型，计算得到砂轮磨损状态信息。其形成一套可利用最佳性能监测模型对砂轮磨损状态进行检测的方法，解决现有的基于深度学习模型的砂轮状态监测方法难以全面提取数据中的隐藏特征的问题。

本发明授权一种砂轮磨损状态监测方法及相关产品在权利要求书中公布了：1.一种砂轮磨损状态监测方法，其特征在于，包括： 获取砂轮磨削过程的磨削力信号和振动信号，以及获取数据库中的历史砂轮磨损状态训练样本；所述历史砂轮磨损状态训练样本包括历史砂轮磨削过程的历史磨削力信号和历史振动信号及对应的历史砂轮磨损状态信息； 对所述磨削力信号和所述振动信号进行拼接，得到特征分量矩阵； 利用鲸鱼优化算法，基于所述历史砂轮磨削过程的历史磨削力信号和历史振动信号及对应的历史砂轮磨损状态信息，构建改进CNN-GRU模型，得到最佳性能监测模型； 将所述特征分量矩阵输入所述最佳性能监测模型，计算得到砂轮磨损状态信息； 对所述磨削力信号和所述振动信号进行拼接，得到特征分量矩阵，包括： 对所述磨削力信号进行去噪处理，得到去噪后的磨削力信号； 对所述振动信号进行辛几何模态分解，得到辛几何模态分量； 拼接所述去噪后的磨削力信号和所述辛几何模态分量，得到特征分量矩阵； 利用鲸鱼优化算法，基于所述历史砂轮磨削过程的历史磨削力信号和历史振动信号及对应的历史砂轮磨损状态信息，构建改进CNN-GRU模型，得到最佳性能监测模型，包括： 对所述历史砂轮磨削过程的历史磨削力信号和历史振动信号进行拼接，得到历史特征分量矩阵； 构建与所述历史特征分量矩阵对应的改进CNN-GRU模型，得到初步检测模型； 利用鲸鱼优化算法，根据所述历史特征分量矩阵中用于训练的数据及对应的历史砂轮磨损状态信息，训练所述初步检测模型，得到训练后的初步检测模型； 根据所述历史特征分量矩阵中未用于训练的数据，检验所述训练后的初步检测模型，得到最佳性能监测模型； 其中，构建与所述历史特征分量矩阵对应的改进CNN-GRU模型，得到初步检测模型，包括： 在预设的CNN-GRU模型中添加批标准化层和双层的由双向GRU结构组成的BiGRU单元，得到第一CNN-GRU模型； 在所述第一CNN-GRU模型中各层所述BiGRU单元后面分别设置Dropout层，得到第二CNN-GRU模型； 在所述第二CNN-GRU模型中引入Self-Attention机制，用以构建与所述历史特征分量矩阵对应的改进CNN-GRU模型，得到初步检测模型。

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