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龙图腾网获悉哈尔滨理工大学申请的专利一种基于IWOA-GRU的刀具磨损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：CN119489360B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411694260.3，技术领域涉及：B23Q17/09；该发明授权一种基于IWOA-GRU的刀具磨损监测方法是由刘继硕;丁明娜;赵泽宇;朱才琦设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于IWOA-GRU的刀具磨损监测方法在说明书摘要公布了：一种基于IWOA‑GRU的刀具磨损监测方法，属于金属切削监测领域，本发明为解决现有技术无法捕捉长期依赖关系而导致的刀具磨损状态监测精度低的问题。本发明方法包括以下步骤：步骤一、采集刀具加工过程数据获取原始数据集；步骤二、对原始数据集进行处理，然后分为训练集和测试集；步骤三、将训练集输入至GRU模型中进行训练；步骤四、采用IWOA鲸鱼种群算法优化GRU模型的权重矩阵；步骤五、训练好的IWOA‑GRU模型用于对刀具加工过程中的刀具磨损进行监测，根据模型输出的刀具磨损值Yt判断刀具磨损状态。

本发明授权一种基于IWOA-GRU的刀具磨损监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于IWOA‑GRU的刀具磨损监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤一、采集刀具加工过程数据获取原始数据集，所述原始数据集为Yt＝FXt，其中Yt为刀具磨损值，Xt为在线监测的传感器数据，其中为振动信号，为声发射信号，为主轴电流信号； 步骤二、对步骤一原始数据集进行处理，然后分为训练集和测试集； 步骤三、将训练集输入至IWOA‑GRU模型中，其中利用GRU模型对训练集进行训练，采用IWOA鲸鱼种群算法优化GRU模型的权重矩阵，所述IWOA鲸鱼种群算法的初始种群的个体来自训练集； 采用IWOA鲸鱼种群算法优化GRU模型的权重矩阵的过程为： 提取训练集中的m个数据做为种群的鲸鱼个体，设置最大迭代次数； IWOA鲸鱼种群算法每次迭代寻优得到最优鲸鱼个体位置并更新其他鲸鱼个体位置； 根据鲸鱼个体位置获取用于优化GRU模型的更新门权重矩阵Wz和重置门权重矩阵Wr： 其中，是第t次迭代的最优鲸鱼个体位置，Wrand为鲸鱼个体随机位置，Wzt和Wrt是第t次迭代的更新门权重矩阵和重置门权重矩阵，Wzt+1和Wrt+1是预测的第t+1次迭代的更新门权重矩阵和重置门权重矩阵，用于反馈至GRU模型进行更新； H为缩放因子，H＝2·e‑λ·t其中，λ是一个常数； 步骤四、训练好的IWOA‑GRU模型用于对刀具加工过程中的刀具磨损进行监测，根据模型输出的刀具磨损值Yt判断刀具磨损状态。

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哈尔滨理工大学，其通讯地址为：150080 黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52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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