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龙图腾网获悉江苏中柳切削刃具有限公司申请的专利基于云计算的刀具加工机床运行状态智能调节系统及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：CN118861835B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202410860259.7，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权基于云计算的刀具加工机床运行状态智能调节系统及方法是由刘道辉设计研发完成，并于2024-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于云计算的刀具加工机床运行状态智能调节系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及运行状态调控系统的技术领域，公开基于云计算的刀具加工机床运行状态智能调节系统及方法。本发明首先使用小波分析法对刀具加工机床振动信号进行特征提取，再进行降维处理，使用BP神经网络模型用于识别刀具加工机床主轴振动信号是否异常，记为第一调节因素；再对基于图像识别对刀具加工机床的数字仪表图像使用均值法和数字分割处理，识别数字仪表图像上数字，记为第二调节因素；再构建隐马尔科夫模型对刀具加工机床加工工具磨损进行检测，记为第三调节因素；最后使用支持向量机模型对第一调节因素、第二调节因素和第三调节因素进行预测，实现对刀具加工机床运行状态的智能调节。

本发明授权基于云计算的刀具加工机床运行状态智能调节系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于云计算的刀具加工机床运行状态智能调节方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取刀具加工机床主轴振动信号，使用小波分析法对刀具加工机床振动信号进行特征提取，通过BP神经网络完成对特征的识别，若刀具加工机床主轴振动信号出现异常，将刀具加工机床主轴振动信号值作为第一调节因素；否则获取新的刀具加工机床主轴振动信号重复步骤S1； S2、对刀具加工机床的数字仪表图像进行图像识别处理，将刀具加工机床的数字仪表图像预处理，刀具加工机床的数字仪表图像的像素点通过均值法和数字分割处理，识别数字仪表图像上数字，当数字仪表图像数字集合中的数字出现异常，将刀具加工机床的数字仪表值作为第二调节因素； S3、获取刀具加工机床加工工具磨损值，构建隐马尔科夫模型对刀具加工机床加工工具磨损进行检测，随着时间不断增加，不断计算当前时刻的刀具加工机床加工工具磨损值，设定第二阈值，当所述当前时刻的刀具加工机床加工工具磨损值大于时，将刀具加工机床加工工具磨损值作为第三调节因素； S4、结合第一调节因素、第二调节因素和第三调节因素，构建刀具加工机床调节样本集并训练得到支持向量机模型；将当前所述第一调节因素、第二调节因素和第三调节因素传输到刀具加工机床运行平台，使用支持向量机模型对第一调节因素、第二调节因素和第三调节因素进行预测，得到预测数据，刀具加工机床运行平台根据预测数据实现对刀具加工机床运行状态的智能调节并对异常进行检修； 所述S3包括如下步骤： S31、设定刀具加工机床加工工具磨状态，构成刀具加工机床加工工具磨损状态集合，生成待处理的磨损矩阵；对所述待处理的磨损矩阵使用极大似然估计法训练隐马尔科夫模型，得到隐马尔科夫模型； S32、设定时刻下提取向量的磨损值组成磨损值集合，使用所述隐马尔科夫模型计算磨损值集合磨损状态的概率，使用所述磨损值集合磨损状态的概率得到刀具加工机床加工工具磨损值； S41、所述第一调节因素为刀具加工机床主轴振动信号值，第二调节因素为刀具加工机床的数字仪表值，第三调节因素为刀具加工机床加工工具磨损值；选取所述第一调节因素、第二调节因素和第三调节因素的前个数据组成刀具加工机床调节样本集，其中表示第个刀具加工机床主轴振动信号值，表示第个刀具加工机床的数字仪表值，表示第个刀具加工机床加工工具磨损值； 设定表示刀具加工机床调节样本集的VC维，表示刀具加工机床调节样本集的经验风险，刀具加工机床调节样本集的概率分布为，表示随机数且，则刀具加工机床调节样本集的最小经验风险满足公式如下， ；使得刀具加工机床调节样本集的最小经验风险取最小值，设定误差阈值，当刀具加工机床调节样本集的最小经验风险小于，将刀具加工机床调节样本集的最小经验风险作为不敏感损失参数，记为；否则调整和使得刀具加工机床调节样本集的最小经验风险取最小值。

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