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龙图腾网获悉江西浦合盛业环保科技有限公司;江西理工大学;景德镇陶瓷大学申请的专利一种基于数字孪生的合金加工机床作业监控管理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：CN119319485B 。

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：202411471792.0，技术领域涉及：B23Q17/09；该发明授权一种基于数字孪生的合金加工机床作业监控管理方法是由欧阳叶根;陈伯乐;田磊;施家广;吴勇龙;汪明军;刘申友设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字孪生的合金加工机床作业监控管理方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于数字孪生的合金加工机床作业监控管理方法，首先构建用于监控管理的数字孪生模型，包括物理模型和孪生数据模型；物理模型包括三向切削力传感器、三向振动传感器和声发射传感器、信调仪和合金加工刀具，传感器分别采集三向切削力时域信号、三向振动时域信号和声发射信号；孪生数据模型用于获取实时监测数据进行监控管理，并包括训练完成的多模态时空特征融合网络和刀具磨损量预测模块；多模态时空特征融合网络全面获取残差多模态融合特征，并通过刀具磨损量预测模块获得合金加工刀具后刀面磨损量预测值。本发明可全面的进行合金加工刀具特征提取，模型识别稳定性高，及时发现潜在的磨损问题，提高生产效率和合金质量。

本发明授权一种基于数字孪生的合金加工机床作业监控管理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的合金加工机床作业监控管理方法，其特征在于，包括以下过程： 构建用于合金加工机床作业监控管理的数字孪生模型，包括合金加工刀具物理模型和孪生数据模型； 所述合金加工刀具物理模型包括三向切削力传感器、三向振动传感器和声发射传感器、信调仪和合金加工刀具，所述三向切削力传感器、三向振动传感器和声发射传感器分别采集合金加工刀具工作时所在物理空间的三向切削力时域信号、三向振动时域信号和声发射信号三种异构数据； 所述孪生数据模型用于获取实时监测数据进行监控管理，并包括训练完成的多模态时空特征融合网络和刀具磨损量预测模块； 所述多模态时空特征融合网络包括多尺度卷积网络、空间特征提取网络、时间特征提取网络和多模态残差融合网络；将预处理后的三种异构数据输入多尺度卷积网络获得不同尺度的浅层次特征，将不同尺度的浅层次特征输入空间特征提取网络为不同特征赋予不同权重，提取关键的空间特征；同时将不同尺度的浅层次特征输入时间特征提取网络，捕捉三种异构数据中的时间序列特征，包括刀具磨损随时间变化的动态特性；将空间特征和时间特征输入多模态残差融合网络进行交叉注意力融合，获得残差多模态融合特征； 所述刀具磨损量预测模块基于输入的残差多模态融合特征获得合金加工刀具后刀面磨损量预测值；所述刀具磨损量预测模块包括频域特征识别模块和刀具磨损量预测网络； 所述频域特征识别模块用于将三向切削力时域信号、三向振动时域信号和声发射信号进行时频转换，并进一步提取频域信号特征；所述刀具磨损量预测网络基于输入的频域信号特征和多模态时空特征融合网络获得的多模态残差融合特征，输出刀具磨损量预测值； 所述频域特征识别模块具体包括傅里叶变换模块，主成分分析模块和卷积层； 将三向切削力时域信号、、，三向振动时域信号、、，以及声发射信号依次输入傅里叶变换模块，将切削力时域信号、振动时域信号和声发射时域信号转化为切削力频域信号、、、振动频域信号、和和声发射频域信号； 将、、、、、和输入主成分分析模块获得降维后的一维主成分，具体计算公式如下： ； 其中为主成分分析模块； 将输入卷积层获得频域信号特征； 所述刀具磨损量预测网络由堆叠的全连接层、线性激活函数层和特征拼接层组成，堆叠的全连接层采用三层全连接层结构，三层全连接层之间采用残差连接以增强网络的泛化能力，将频域信号特征和获得的多模态残差融合特征输入刀具磨损量预测网络，具体过程如下： 将和输入特征拼接层进行特征拼接后输入堆叠的全连接层，计算公式如下： ； 其中为堆叠的全连接层，为全连接层的输出； 将输入线性激活函数层获得刀具磨损量预测值，计算公式如下： ； 其中为线性激活函数。

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江西浦合盛业环保科技有限公司;江西理工大学;景德镇陶瓷大学，其通讯地址为：334300 江西省上饶市横峰县经开区端章大道以南、盛翔制药以东；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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