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龙图腾网获悉南京工业大学申请的专利一种基于线角注意力与对比驱动聚合的刀具剩余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：CN121479121B 。

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：202610023992.2，技术领域涉及：G06F17/18；该发明授权一种基于线角注意力与对比驱动聚合的刀具剩余寿命预测方法是由陈闯;怀雅婷;史建涛;施歌;岳冬冬;鲍丹;刘钦源设计研发完成，并于2026-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于线角注意力与对比驱动聚合的刀具剩余寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及刀具剩余寿命预测技术领域，且公开了一种基于线角注意力与对比驱动聚合的刀具剩余寿命预测方法，包括：使用刀具切削过程的多通道传感器原始数据，提取均值、标准差、中位数、绝对最大值、均方根、偏度共6类统计特征；采用皮尔逊相关系数与灰色关联分析的双重特征降维策略，筛选与磨损状态强相关的关键特征并进行标准化处理；构建融合线角注意力与对比驱动特征聚合的深度学习架构。使得模型对刀具磨损过程中“数值跳变但趋势一致”的特征模式具备更强的识别能力，解决了传统注意力机制在非线性退化过程中容易丢失关键时序关联的问题，显著提升了对复杂切削工况下非平稳传感器数据的建模精度。

本发明授权一种基于线角注意力与对比驱动聚合的刀具剩余寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于线角注意力与对比驱动聚合的刀具剩余寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、从公开数据集中获取刀具切削过程中振动、切削力和声发射的多通道传感器的原始数据，定义为C1、C4和C6数据集，对原始数据进行清洗，剔除异常值和缺失值，保留有效切削时段的数据； S2、对每个时间窗口的传感器数据提取均值、标准差、中位数、绝对最大值、均方根、偏度共六类统计特征；采用皮尔逊相关系数和灰色关联分析的双重策略，筛选出与磨损状态强相关的关键特征，完成特征降维； S3、对降维后的特征集进行标准化处理，将特征值缩放到[0,1]区间；按照设定的序列长度，将特征集构建为时间序列样本，每个样本的输入为前N个时间步的特征，输出为第N个时间步的剩余寿命标签； S4、构建包含初始投影层、线角注意力增强块、对比驱动特征聚合模块和回归预测头的深度学习模型；其中，线角注意力增强块通过双尺度关联捕捉完成，线性距离捕捉短期数值关联，角度特征捕捉长期趋势关联；对比驱动特征聚合模块通过“特征-原型”双向对比机制，主动区分刀具磨损相关的有效特征与环境干扰带来的冗余噪声，其具体步骤为：首先，通过构建磨损原型特征库，将输入特征与原型特征进行相似度对比，量化每个特征的磨损相关性；其次，引入噪声原型，反向对比并剥离与噪声原型高度相似的冗余信息；线角注意力增强块捕捉时序数据长距离依赖，对比驱动特征聚合模块增强磨损有效特征并抑制冗余噪声，回归预测头输出剩余寿命预测值； S5、将C1和C6数据集合并作为训练数据，C4数据集作为独立的测试数据；以均方误差为损失函数，采用AdamW优化器和余弦退火学习率调度策略训练模型，通过梯度裁剪防止梯度爆炸，并保存训练过程中训练损失最小的模型权重； S6、将测试集数据输入训练好的模型，得到剩余寿命预测值；通过平均绝对误差、均方根误差评估模型性能，验证模型在复杂切削工况下的泛化能力。

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