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龙图腾网获悉清华大学申请的专利确定数控机床主轴动态误差的方法及计算机程序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：CN120561779B 。

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：202511061529.9，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权确定数控机床主轴动态误差的方法及计算机程序产品是由于广;胡涞;刘佳;冷剑雄;孔祥昱;吴军设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本确定数控机床主轴动态误差的方法及计算机程序产品在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种确定数控机床主轴动态误差的方法及计算机程序产品。获取用于数控机床主轴的振动信号序列；将振动信号序列输入至预先训练的深度时间卷积网络中，由深度时间卷积网络预测数控机床主轴的动态误差所属的误差类别，其中，深度时间卷积网络通过多组样本数据训练得到，多组样本数据基于预先搭建的用于模拟数控机床主轴实际工作环境的实验平台采集的数据构建得到。由于实验平台可以模拟机床主轴的真实工作环境，因而采集的样本数据可以真实反映机床主轴的实际工作状态，进而利用该样本数据训练的动态误差模型具有更好的性能，预测的动态误差具有更高的精度。

本发明授权确定数控机床主轴动态误差的方法及计算机程序产品在权利要求书中公布了：1.一种确定数控机床主轴动态误差的方法，其特征在于，所述方法包括： 获取用于表征数控机床主轴振动情况的振动信号序列； 将所述振动信号序列输入至预先训练的深度时间卷积网络中，由所述深度时间卷积网络预测所述数控机床主轴的动态误差所属的误差类别，其中，所述数控机床主轴在工作过程中覆盖的动态误差范围被划分为多个误差类别，每个误差类别对应所述动态误差范围中的一个子范围； 所述深度时间卷积网络通过多组样本数据训练得到，所述多组样本数据基于预先搭建的用于模拟所述数控机床主轴实际工作环境的实验平台采集的数据构建得到，所述实验平台包括主轴负载模拟系统、实验主轴、主轴驱动系统、控制系统、动态误差采集系统、以及振动信号采集系统； 所述主轴负载模拟系统包括：气泵、气压伺服阀、气缸、换向继电器、加载机构、以及拉力传感器，所述气泵用于提供气源，所述气压伺服阀位于所述气泵和所述气缸之间，用于调节所述气泵输出给所述气缸的气压的大小，所述换向继电器位于所述气泵和所述气缸之间，用于调节所述气泵输出给所述气缸的气压的流向，以模拟对所述实验主轴施加径向加载力和轴向加载力；所述气缸用于驱动所述加载机构运动，以便所述加载机构向所述实验主轴施加加载力；所述拉力传感器设置在所述加载机构和所述气缸的连接处，用于检测当前的加载力信息，并反馈给所述控制系统，以使所述控制系统基于当前的加载力信息和用户设定的加载力信息对所述气压伺服阀进行调节； 所述主轴驱动系统用于从所述控制系统接收用户设定的转速信息，并基于所述转速信息驱动所述实验主轴转动； 所述振动信号采集系统包括一个或多个传感器，用于采集所述实验主轴的振动信号，并发送给所述控制系统； 所述动态误差采集系统用于采集所述实验主轴的动态误差，并发送给所述控制系统； 其中，该多组样本数据可以基于实验主轴在不同运行条件下振动信号采集系统和动态误差采集系统各自采集的数据构建得到，其中，不同运行条件包括多个转速和多个加载力组合得到的组合条件，其中，每个转速下对所述实验主轴施加加载力的过程包括恒力加载阶段和变力加载阶段，其中，所述恒力加载阶段前期使用第一加载力对所述实验主轴进行恒力加载，后期使用第二加载力对所述实验主轴进行恒力加载，所述第一加载力小于所述第二加载力。

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