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龙图腾网获悉常州完美维度科技有限公司申请的专利基于数字孪生的数控机床智能化维护决策方法及系统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：CN119310927B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202411495161.2，技术领域涉及：G05B19/408；该发明授权基于数字孪生的数控机床智能化维护决策方法及系统是由孙斌;沈宇翔;周斌设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数字孪生的数控机床智能化维护决策方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于数字孪生的数控机床智能化维护决策方法及系统，涉及设备维护技术领域，包括：获取数控机床的结构数据和仿真精度要求，确定有限元模型的最优网格尺寸和分布参数，获取运行条件并添加至多物理场耦合建模模块，生成机床数字孪生模型并与物理场进行融合，生成机床运行退化模型，进行优化，得到自演化数字孪生模型；获取机床运行参数，进行预处理，得到多模态感知数据，提取多视角潜在特征并确定潜在关联特征，得到机床健康状态评估结果；生成多层次故障预测结果，确定候选维护方案，将候选维护方案和多层次故障预测结果添加至知识图谱构建模块中，生成语义关联网络并结合多目标优化算法，求解得到最优维护决策。

本发明授权基于数字孪生的数控机床智能化维护决策方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于数字孪生的数控机床智能化维护决策方法，其特征在于，包括： 获取数控机床的结构数据和仿真精度要求，结合自适应网格划分算法确定有限元模型的最优网格尺寸和分布参数，获取所述有限元模型中数控机床的运行条件并添加至多物理场耦合建模模块，生成机床数字孪生模型并与物理场进行融合，结合映射关系生成机床运行退化模型，通过预先获取的机床运行大数据与深度迁移学习模型进行持续优化，得到自演化数字孪生模型，包括：基于预先构建的多粒度有限元模型，获取所述数控机床在加工条件下的边界条件，将所述边界条件作为载荷和约束添加至所述多粒度有限元模型中，结合所述数控机床对应的物理场，结合物理场耦合求解方法进行仿真数值求解，得到对应的物理场行为，结合传感器映射技术，采集数控机床的状态数据并映射至虚拟模型的对应节点，得到多物理场数字孪生模型，获取所述数控机床的退化过程，并结合预先获取的机床运行大数据提取退化先兆特征，构建机床退化模型； 通过深度迁移学习技术，结合所述机床运行大数据，通过深度神经网络提取不同工况下的共同特征，确定退化规律，结合迁移学习在新工况下对所述机床退化模型进行自适应调整，得到所述自演化数字孪生模型； 基于所述自演化数字孪生模型构建传感网络，对所述数控机床进行全面感知并通过分布式自适应采样获取机床运行参数，对所述机床运行参数进行预处理，得到多模态感知数据并添加至多视图学习融合模型中，提取多视角潜在特征并确定不同模态间的潜在关联特征，结合所述自演化数字孪生模型得到机床健康状态评估结果； 基于所述机床健康状态评估结果，结合预先设置的多时间尺度故障预测模型生成多层次故障预测结果，结合历史维护案例，通过基于深度强化学习的维护策略优化算法自适应确定候选维护方案，将所述候选维护方案和所述多层次故障预测结果添加至知识图谱构建模块中，通过关联机床故障原因和失效机理，生成语义关联网络并结合多目标优化算法，求解得到最优维护决策。

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