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龙图腾网获悉辽宁石油化工大学申请的专利基于多尺度时空融合网络模型的刀具磨损状态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：CN115828754B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202211576575.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于多尺度时空融合网络模型的刀具磨损状态监测方法是由刘长福;权宇;周洋;刘博;王道海;柳建平;王志强;佟昊;王宪跃;王宇设计研发完成，并于2022-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度时空融合网络模型的刀具磨损状态监测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多尺度时空融合网络模型的刀具磨损状态监测方法，涉及刀具状态检测技术领域。该方法首先采集刀具加工过程的原始信号，获得刀具磨损状态数据集；并对刀具磨损状态数据集进行预处理，划分为训练集与测试集；构建多尺度时空融合网络模型作为刀具磨损状态预测模型；使用训练数据集训练刀具磨损状态预测模型，并使用测试集进行测试；然后使用训练好的刀具磨损状态预测模型预测待监测的刀具磨损状态；最后对已预测的刀具磨损状态进行平滑处理，得到平滑化的预测刀具磨损状态。该方法相对其他深度学习方法，提高了网络可解释性的同时，大大提升了预测精度。

本发明授权基于多尺度时空融合网络模型的刀具磨损状态监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度时空融合网络模型的刀具磨损状态监测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1、采集刀具加工过程的原始信号，获得刀具磨损状态数据集； 步骤2、对刀具磨损状态数据集进行预处理，并划分为训练集与测试集； 步骤3、构建多尺度时空融合网络模型作为刀具磨损状态预测模型； 所述多尺度时空融合网络模型包括多尺度残差网络模块、并行的基于注意力机制的空间特征提取模块和深度GRU时间特征提取模块以及特征融合预测模块； 将预处理后的刀具磨损状态数据作为多尺度时空融合网络模型的输入，经过多尺度残差网络模块进行浅层特征提取，然后将提取后的特征向量进行拼接，输入到并行的空间特征提取模块和深度GRU时间特征提取模块；其中，空间特征提取模块给每个特征赋予不同的权重，提取空间特征，时间特征提取模块进行时间序列的特征提取；最后将空间特征提取模块和时间特征提取模块提取到的特征融合输入到特征融合预测模块进行刀具磨损的预测； 所述深度GRU时间特征提取模块由堆叠的两层GRU构成；在两层GRU中，一层中每个隐藏状态的输出在时间中传播的同时，也是下一层中隐藏状态的输入；在t时刻，经多尺度残差网络模块提取的融合特征输入到第一层的GRU中；第一层的GRU通过门控机制对每个特征进行非线性表达、存储和选择；第一层GRU的每个门控单元的输出隐藏状态向量继续作为第二层GRU的输入，最后使用第二层GRU输出的隐藏状态作为最终提取的特征向量； 步骤4、使用训练数据集训练刀具磨损状态预测模型，并使用测试集进行测试； 步骤5、使用训练好的刀具磨损状态预测模型预测待监测的刀具磨损状态； 步骤6、对已预测的刀具磨损状态进行平滑处理，得到平滑化的预测刀具磨损状态。

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