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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利多传感器信息融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：CN116038430B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202310110096.6，技术领域涉及：B23Q17/09；该发明授权多传感器信息融合的刀具剩余寿命预测方法是由郭伟超;冯豆豆;张松伟;李丙震;曾山林;许栋设计研发完成，并于2023-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本多传感器信息融合的刀具剩余寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了多传感器信息融合的刀具剩余寿命预测方法，采用多传感器信号提取的特征进行融合能够减少对某单一信号的依赖，避免依赖单一信号造成的预测失稳，提高预测模型的鲁棒性。本发明采用基于双指数退化模型的预测方法可以避免依赖大量全寿命数据，且能够随着时间推进及监测数据的序贯可获，用监测数据实时在线更新退化模型参数以逐渐逼近刀具磨损退化趋势，同时对每个时刻的剩余寿命进行迭代估计，对新预测任务具有良好的适应性。

本发明授权多传感器信息融合的刀具剩余寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.多传感器信息融合的刀具剩余寿命预测方法，其特征在于，具体操作步骤如下： 步骤1：采集刀具切削过程中的信号，所述信号包括X、Y、Z三个方向的切削力信号、X、Y、Z三个方向的振动信号以及声发射信号共7个通道的信号； 步骤2：将采集的信号进行预处理，其中对无效数据进行直接删除，所述无效数据包括进刀无效数据和退刀无效数据；对异常值利用基于滑动窗口的中值滤波方法进行处理； 步骤3：对步骤2经预处理后的信号从时域、频域、时频域三个方面，将步骤1得到的7个通道的时序数据分成等长的315个数据样本，并分别提取均值、标准差、偏度、峰度、脉冲因子、波峰因子、形状因子、边际因子、峰峰值、均方根、sk均值、sk标准差、sk偏度、sk峰度、小波包能量这15种特征，共构建105个特征的时间序列，形成特征矩阵，用表示的第列特征时序； 步骤4：利用单调性评价指标，计算步骤3中得到的每一种特征时序与对应时间矢量的斯皮尔曼等级相关系数作为该种特征的单调性得分，选取单调性得分大于0.8的特征形成筛选特征矩阵； 步骤5：对步骤4筛选出的特征进行基于主成分分析PCA的融合，取第一主成分对其进行三次一阶指数平滑，平滑系数，构建健康指标；采用双指数模型拟合所述健康指标，建立描述刀具退化过程的双指数退化模型； 步骤6：根据双指数退化模型，结合粒子滤波算法贝叶斯理论预测刀具剩余寿命。

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