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龙图腾网获悉华东师范大学申请的专利一种基于数据升维自适应区分加工模式的刀具监测方法及系统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：CN117464453B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310534485.1，技术领域涉及：B23Q17/09；该发明授权一种基于数据升维自适应区分加工模式的刀具监测方法及系统是由王江涛;马浩然;张清;陈德禄设计研发完成，并于2023-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据升维自适应区分加工模式的刀具监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据升维自适应区分加工模式刀具监测方法，所述方法包括如下步骤：利用电流传感器收集刀具加工时产线主轴上的电流数据；检测数据存储管理模块中是否有通过电流传感器采集的新的电流数据被收集到数据存储管理模块中；对收集到的电流数据进行升维，基于yolov3模型对电流数据进行不同加工模式下的区分；将不同加工模式下的电流数据用深度残差收缩网络进行分类，用于判断刀具是否发生损坏；根据判断获得的整刀的磨损程度，给出刀具发生损坏的概率，并进行结果展示。本发明还公开了实现上述刀具监测方法的刀具监测系统。

本发明授权一种基于数据升维自适应区分加工模式的刀具监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据升维自适应区分加工模式的刀具监测方法，其特征在于，所述刀具监测方法包括如下步骤： 步骤一、利用电流传感器收集刀具加工时产线主轴上的电流数据； 步骤二、检测数据存储管理模块中是否有通过电流传感器采集的新的电流数据被收集到数据存储管理模块中； 步骤三、对收集到的电流数据进行升维，基于yolov3模型对电流数据进行不同加工模式下的区分； 步骤三进一步包括： 步骤3.1、将采集到的电流数据先进行预处理，验证电流数据是否有效，即是否有刀具在加工过程中的电流数据； 步骤3.2、根据电流数据的获取的时间序列作为x轴，电流数据作为y轴进行画图，生成二维图像； 步骤3.3、将步骤3.2中生成的二维图像放入yolov3模型中进行推理，yolov3模型推理出图中不同加工模式的所属图的部分，然后再根据图中的坐标去计算得到不同加工模式下的电流数据； 将yolov3所选取的不同加工模式下的电流数据用动态时间归整算法DTW比较距离，判断选择是否正确以及数据是否有效；即通过动态时间归整算法计算yolov3算法选取的数据与标准的电流数据的距离，通过距离是否在预先设定的阈值范围内判断数据以及选取数据的有效性； 所述动态时间规整算法DTW在实际序列和标准序列两个时间序列中寻找相似点，使用所有相似点之间的距离的和作为规整路径距离来衡量两个时间序列之间的相似度；当相似度低于预先设定的阈值则认为不相似，即选择不正确且数据无效，反之则相似，即选择正确且数据有效； 步骤四、将不同加工模式下的电流数据用深度残差收缩网络进行分类，用于判断刀具是否发生损坏； 步骤四中，将步骤三中得出的不同加工模式下的包括波动率、最大值、最小值、均值、方差在内的电流数据进行特征提取，将这些特征和经过sg滤波后的电流数据放入到残差收缩网络中进行分类，判断刀具是否发生损坏； 步骤五、根据判断获得的整刀的磨损程度，给出刀具发生损坏的概率，并进行结果展示。

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