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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于物理信息神经网络的数控机床自动换刀系统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：CN119820383B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510331106.8，技术领域涉及：B23Q17/00；该发明授权基于物理信息神经网络的数控机床自动换刀系统寿命预测方法是由何佳龙;许伟洋;焦雷;刘伟;刘严;武臣臣;钱晨晖;王哲设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物理信息神经网络的数控机床自动换刀系统寿命预测方法在说明书摘要公布了：发明公开了一种基于物理信息神经网络的数控机床自动换刀系统寿命预测方法，属于数控机床的健康监测与故障预测技术领域，该方法首先利用物理退化建模建立数控机床自动换刀系统的退化过程微分方程；构建神经网络模型1，该模型通过输入振动信号和时间信息来预测剩余寿命；构建神经网络模型2，结合物理方程的响应进一步描述剩余寿命变化趋势，与神经网络模型1的预测结果进行损失函数联立；最后，通过设计综合损失函数进行模型训练，使得神经网络能够同时学习系统的物理退化规律和数据驱动的预测能力。综上，本发明具有较高的预测精度和实用性，适用于数控机床自动换刀系统的剩余寿命预测，有利于降低维护成本，确保生产过程的安全性和稳定性。

本发明授权基于物理信息神经网络的数控机床自动换刀系统寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.基于物理信息神经网络的数控机床自动换刀系统寿命预测方法，其特征在于： 1）利用物理退化建模，建立数控机床自动换刀系统退化过程的微分方程，所述微分方程如公式（1）所示： ； 其中，m为质量，为修正系数，t为时间，为刚度衰减速率，为阻尼系数，k为刚度系数，α为阻尼系数增长速率，为剩余寿命，xt为系统的响应表示系统的状态特征，、、、k、α均参与网络模型训练过程中的参数更新，初始值均随机赋值； 2）构建神经网络模型1：通过输入时间信息t和振动信号vt预测数控机床自动换刀系统的剩余寿命； 3）构建神经网络模型2：将物理模型的响应xt转化为系统剩余寿命的变化趋势；神经网络模型2捕捉系统退化的非线性特征； 4）综合损失函数：在微分方程的约束下，神经网络模型2与神经网络模型1的输出相结合，用以在网络训练过程中计算模型的综合训练损失，以提高模型的预测准确率； 5）寿命预测：在模型训练完毕后以数控机床自动换刀系统的振动信号vt及其所对应的间信息t作为数据，输入经训练完毕的神经网络模型1中进行前向传播计算，最终可得到较高精度的剩余寿命。

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