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龙图腾网获悉北京希禾科技有限责任公司;北京理工大学申请的专利一种机床刀具寿命预测的装置及寿命预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：CN119658470B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202411661264.1，技术领域涉及：B23Q17/09；该发明授权一种机床刀具寿命预测的装置及寿命预测方法是由王涛;姬彦伟;宋颖昌;姬东伟;胡细东;张春芝;卢红;李丽英;王波设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机床刀具寿命预测的装置及寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种机床刀具寿命预测的装置及寿命预测方法，属于数控机床刀具寿命预测领域，解决了现有技术中机床协议不一致、数据不统一、刀具寿命预测不准确等问题，本发明的机床刀具寿命预测的装置包括边缘单元和监视控制单元；边缘单元包括AI微处理器、4GDTU、ESPWIFI和AD输入端口；监视控制单元，用于处理边缘单元上传的机床数据。其适用于多类机床的实时预测刀具寿命的装置及方法，在不影响机床正常加工的前提下，获取其加工时的运行数据，使用深度学习的方法，建立寿命预测模型，并部署在装置中，在边缘侧对刀具寿命实时预测，提高其利用率和准确率。

本发明授权一种机床刀具寿命预测的装置及寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种机床刀具寿命预测方法，使用机床刀具寿命预测的装置对机床刀具寿命进行预测，其特征在于，所述机床刀具寿命预测的装置包括边缘单元和监视控制单元；边缘单元包括AI微处理器、4GDTU、ESPWIFI和AD输入端口；监视控制单元，用于处理边缘单元上传的机床数据； 具体步骤如下： 步骤1、采集机床数据；将机床数据经过处理后划分为训练集和测试集； 步骤2、搭建寿命预测模型，使用训练集训练寿命预测模型，具体步骤如下： 步骤21、使用序列分割函数将训练数据集中的连续时间点的主轴负载信号分割成输入时间点样本和输出时间点样本的输入序列； 步骤22、将输入时间点样本和输出时间点样本的输入序列进行标准化处理归一化到[0,1]区间内； 步骤23、将标准化处理归一化到[0,1]区间内的输入时间点样本和输出时间点样本的输入序列调整为长短期记忆网络LSTM层所需形状的输入格式； 步骤24、基于步骤23获得的输入格式，构建四层基于注意力机制的长短期记忆网络LSTM，利用网格搜索法寻找最优超参数，获得训练好的寿命预测模型；步骤3、训练出寿命预测模型之后，使用测试集设定多个预测起点，使用预测起点及之前的机床数据进行预测； 步骤4、预测下一个时间点的值是否大于刀具的最大寿命阈值，未大于最大寿命阈值则将预测得到的数据加入测试集尾部，返回步骤3，如果大于最大寿命阈值，进入步骤5； 步骤5、进行多步预测直至预测的主轴负载最大值大于阈值，预测结束，获得预测结果。

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北京希禾科技有限责任公司;北京理工大学，其通讯地址为：100085 北京市海淀区上地信息路26号10层1017室；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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