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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于多源域迁移学习的刀具状态智能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：CN115979602B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202211622345.1，技术领域涉及：G01M13/00；该发明授权一种基于多源域迁移学习的刀具状态智能监测方法是由王永青;牛蒙蒙;刘阔;赵地;李凯;姜业明设计研发完成，并于2022-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源域迁移学习的刀具状态智能监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源域迁移学习的刀具状态智能监测方法，首先使用多个源域的刀具状态样本分别预训练多个源域模型，然后将目标域的刀具状态输入到每个源域模型中，以获得信息熵和分类误差，从而获得每个源域和目标域之间的可迁移性。然后将来自多个源域和目标域的刀具状态样本同时输入到带有softmax分类器的深度极值学习机模型中，以获得每个源域与目标域之间的特征距离损失以及源域的分类损失。利用加权的损失反向传播来训练和更新深度极值学习机分类模型。最后用目标域的刀具状态测试样本去测试分类模型，从而实现对目标域刀具状态的监测。本发明的方法的最大优点能够有效解决刀具状态标签不足的问题，提高刀具状态监测的准确性。

本发明授权一种基于多源域迁移学习的刀具状态智能监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源域迁移学习的刀具状态智能监测方法，其特征在于，首先使用多个源域的刀具状态样本分别预训练多个源域模型，然后将目标域的刀具状态输入到每个源域模型中，以获得信息熵和分类误差，从而获得每个源域和目标域之间的可迁移性；然后，将来自多个源域和目标域的刀具状态样本同时输入到带有softmax分类器的深度极值学习机分类模型中，以获得每个源域与目标域之间的特征距离损失以及源域的分类损失；利用加权的损失反向传播来训练和更新深度极值学习机分类模型；最后，用目标域的刀具状态测试样本去测试深度极值学习机分类模型，从而实现对目标域刀具状态的监测；具体步骤如下： 第一步，采集不同加工条件下的刀具状态样本 设计变切削参数的切削实验，不同切削参数代表不同的加工条件；数据采集系统用于采集刀架的振动信号，其中三向加速度传感器固定在主轴上；截取每个加工条件下的振动信号作为每个源域的刀具状态样本； 第二步，计算每个源域和目标域之间的可迁移性 引入信息熵和分类误差来计算每个源域和目标域之间的可迁移性；首先，使用来自多个源域的刀具状态样本分别预训练多个深度学习模型作为源域模型，得到每个源域模型学习的决策边界；然后，将目标域的刀具状态样本输入到源域模型中，当目标域和源域之间的域相似度很高时，会获得较小的信息熵和较低的分类误差； 给定K个源域的刀具状态样本和一个目标域刀具状态样本ToolT，目标域中刀具状态样本的信息熵和分类误差分别在式1和2中， Clk＝errm2 其中，k是第k个源域，m是目标域样本的数量，c是源域模型的softmax函数输出的维数，pj是softmax函数输出的第j维的概率值，err是目标域中错误分类的样本的数量；Hk和Clk不在相同的数量级，需要进行归一化，如式3所示： 因此，每个源域和目标域的可迁移性定义如式4所示；wk的值越大，可迁移性越高； 第三步，基于可迁移性计算分类模型的加权损失和分类损失 通过结合获得的域可迁移性，提出加权特征距离损失和分类损失；特征距离损失被定义为源域刀具状态样本ToolS和目标域刀具状态样本ToolT的特征的二阶统计即协方差之间的距离，即coral损失，如式5-7所示： 其中，FS和FT分别是从源域刀具状态样本ToolS和目标域刀具状态样本ToolT提取的特征，CS和CT分别是ToolS和ToolT的特征协方差矩阵，nS和nT分别是ToolS和ToolT的数量，l是特征提取层的节点数；表示平方矩阵Frobenius范数，1是所有元素都等于1的列向量； 通过结合获得的域可迁移性wk，对coral损失和分类损失进行加权，其定义如式8和9所示： 其中，是第k个源域和目标域的coral损失，是第k个源域的分类损失，LCoral是深度极值学习机分类模型的总的coral损失，LClass是深度极值学习机分类模型的总分类损失； 深度极值学习机分类模型的损失函数和参数更新过程分别如10-12所示： L＝LClass+αLCoral10 其中，α是平衡分类损失和coral损失的权重系数，η是学习率，θi是第i个特征提取层的参数，θout是输出层的参数； 第四步，验证多源域迁移学习的效果 将目标域中刀具状态测试样本输入到训练好的深度极值学习机分类模型中进行分类，验证多源域迁移学习在刀具状态监测中的迁移效果。

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