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龙图腾网获悉常州大学申请的专利切削机床刀具磨损状态的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：CN117564811B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202311608474.X，技术领域涉及：B23Q17/09；该发明授权切削机床刀具磨损状态的监测方法是由坎标;程成设计研发完成，并于2023-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本切削机床刀具磨损状态的监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种切削机床刀具磨损状态的监测方法，包括以下步骤：S1、将采集到的振动信号和压力信号组成原始信号数据集；S2、对步骤S1中的原始信号数据集进行分析、筛选、降维处理得到已分析、筛选、降维后的振动信号数据集；S3、获得刀具磨损状态模型G；S4、输入振动传感器实时采集刀具的振动信号v和压力传感器实时采集刀具的压力信号P，并利用步骤S3中的刀具磨损状态模型G进行处理，上位机输出刀具该振动信号v、压力信号P下的刀具磨损状态结果。本发明通过刀具的振动信号和压力信号对刀具磨损状态进行监测，能够快速、准确的判断刀具是否安装牢固并得出刀具的磨损状态，提高刀具磨损状态的监测精度。

本发明授权切削机床刀具磨损状态的监测方法在权利要求书中公布了：1.一种切削机床刀具磨损状态的监测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、利用振动传感器1采集刀具的振动信号，利用压力传感器2采集刀具的压力信号，并将采集到的振动信号和压力信号组成原始信号数据集； S2、对步骤S1中的原始信号数据集进行分析、筛选、降维处理得到已分析、筛选、降维后的振动信号数据集； S3、构建HMM模型，并利用步骤S2中已分析、筛选、降维后的振动信号数据集对所述HMM模型进行训练，获得刀具磨损状态模型G； S4、输入所述振动传感器1实时采集刀具的振动信号v和所述压力传感器2实时采集刀具的压力信号P，并利用步骤S3中的所述刀具磨损状态模型G进行处理，上位机3输出刀具该振动信号v、压力信号P下的刀具磨损状态结果; 所述步骤S4包括以下步骤： S4-1、对刀具输入的压力信号P进行判断，若压力P小于设定阈值，则所述上位机3发出警报，对松动的刀具进行紧固，若压力P大于设定阈值，则继续对刀具的磨损状态进行监测； S4-2、将输入的刀具振动信号v和压力信号P输入到刀具磨损状态模型G中，输出似然概率P1O|λ、P2O|λ、P3O|λ； S4-3，若P1O|λ＞P2O|λ且P1O|λ＞P3O|λ，则表明刀具处于初始磨损阶段，则继续对刀具的磨损状态进行监测； S4-4，若P2O|λ＞P1O|λ且P2O|λ＞P3O|λ，则表明刀具处于正常磨损阶段，则继续对刀具的磨损状态进行监测； S4-5，若P3O|λ＞P1O|λ且P3O|λ＞P2O|λ，则表明刀具处于急剧磨损阶段，则所述上位机3发出警报，需要对刀具进行更换。

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