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龙图腾网获悉中航西安飞机工业集团股份有限公司;西安交通大学申请的专利一种面向机器人铣削加工的智能主轴孪生控制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：CN120972601B 。

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：202511517649.5，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种面向机器人铣削加工的智能主轴孪生控制方法是由田维军;薛莹;杨选宏;曹宏瑞;史江海;侯马骁设计研发完成，并于2025-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向机器人铣削加工的智能主轴孪生控制方法在说明书摘要公布了：本申请属于智能制造领域，特别涉及一种面向机器人铣削加工的智能主轴孪生控制方法，首先利用大量仿真频率响应函数和少量测量频率响应函数的非线性映射预测其余加工位置的频率响应函数，这使得预测的频率响应函数精度更高且范围更广。然后利用频域误差作为目标函数优化得到的切削力系数和跳刀参数，克服了现有切削力系数和跳刀参数辨识优化指标受噪声干扰的影响。最后，采用实时更新的模型来在线设计下一阶段的孪生控制策略，彻底发挥工业机器人的加工性能极限，克服了人工调整参数和变工况下切削力突变的情况。以避免由于切宽、切深等加工参数变化导致切削力突变影响加工质量和效率，从而完全发挥工业机器人本身的加工性能。

本发明授权一种面向机器人铣削加工的智能主轴孪生控制方法在权利要求书中公布了：1.一种面向机器人铣削加工的智能主轴孪生控制方法，其特征在于，包括： 进行锤击实验，采集各个离散加工点的输入冲击力和输出加速度信号，建立实际测量频率响应函数； 基于运动方程计算仿真环境下的仿真频率响应函数，通过实际测量频率响应函数与仿真频率响应函数之间的误差建立目标函数； 利用小比例的实际测量频率响应函数和大比例的仿真频率响应函数训练BP神经网络得到非线性映射，根据仿真频率响应函数和非线性映射预测各个加工点处的预测频率响应函数； 建立基于切削力模型系数和跳刀参数的切削力模型，结合预测的各个加工点处的预测频率响应函数计算仿真切削力； 基于各个加工点处的预测频率响应函数和切削力模型输出的仿真切削力，结合杜哈梅积分预测各个加工参数和加工位置刀尖处的振动响应； 基于振动响应进行铣削加工，采用模态分析方法得到加工点处的实际频率响应函数；基于加工点处的实际频率响应函数更新非线性映射，进而持续优化加工点处的实际频率响应函数； 将频域误差作为时间-能量最优的目标函数，使用粒子群算法来寻找最优的跳刀参数和初始切入角，得到最优的切削力参数更新切削力模型； 基于各个加工点处的预测频率响应函数和切削力模型输出的切削力，得到下一阶段最优的加工参数和位置，通过加工参数和位置对输出幅值进行持续控制，并持续优化预测频率响应函数和切削力模型； 采用粒子群算法结合弹性参数对目标函数进行优化得到误差最小值，计算误差最小值对应的仿真频率响应函数； 通过粒子群算法对目标函数进行优化的具体方法为： 根据现有数据分别获取刚度和阻尼的最大值和最小值建立搜索域，而后分别设定刚度、阻尼的初始值和步长，初始值为刚度或阻尼的最大值或最小值；采用粒子群算法先计算刚度和阻尼在初始值下对应的误差值，而后通过步长调节刚度和阻尼的数值，直至遍历整个搜索域，得到不同的误差值；再通过对误差值进行最小值计算得到误差最小值对应的仿真频率响应函数； 所述仿真切削力具体设计方法为： 根据实际主轴旋转过程中不平衡量进行影响计算，得到含径向跳刀的静态切屑厚度； 根据机器人本体结构多阶模态输出的振动响应和静态切屑厚度，计算得到动态切屑厚度； 基于静态切削厚度、动态切削厚度、初始切入角、跳刀参数和切削力系数来计算得到整个铣刀所受的仿真切削力。

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