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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于无监督域对抗算法的切削力监测方法及设备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：CN117086696B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202311087952.7，技术领域涉及：B23Q17/09；该发明授权一种基于无监督域对抗算法的切削力监测方法及设备是由杨吉祥;倪昌;丁汉设计研发完成，并于2023-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无监督域对抗算法的切削力监测方法及设备在说明书摘要公布了：本发明属于数控机床加工状态监测相关技术领域，其公开了一种基于无监督域对抗算法的切削力监测方法及设备，包括以下步骤：1采集不同转速工况下的机床监测信号及切削力信号以构建源域转速实验数据集；2对源域转速实验数据集中的信号进行处理；3从得到的源域数据集中选择源域，并为目标域赋予伪标签；4构建无监督域对抗模型，对无监督域对抗模型进行训练，并基于训练过程中得到的最小化回归损失、权重差异约束损失、一致性损失及对抗损失对无监督域对抗模型的参数进行更新以得到目标转速对应的切削力预测模型，进一步采用所述切削力预测模型对目标转速下的切削力进行监测。本发明实现了无标签情况下新转速的切削力预测。

本发明授权一种基于无监督域对抗算法的切削力监测方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于无监督域对抗算法的切削力监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 1使用设定好的一系列具有转速间隔的加工工艺参数进行切削实验，并采集机床监测信号及切削力信号以构建源域转速实验数据集； 2对源域转速实验数据集中的信号数据进行处理以得到源域数据集； 3通过最大均值差异距离计算来从源域数据集中选择源域，并通过核密度估计方法为目标域赋予伪标签，伪标签与目标域监测数据通过数据处理共同组成目标域的多维输入数据； 4构建无监督域对抗模型，基于选择的源域数据与目标域数据对无监督域对抗模型进行训练，并基于训练过程中得到的最小化回归损失、权重差异约束损失、一致性损失及对抗损失对无监督域对抗模型的参数进行更新以得到目标转速对应的切削力预测模型，进一步采用所述切削力预测模型对目标转速下的切削力进行监测； 根据MMD计算各个源域数据与目标域数据的输入数据分布差异，选择最小的作为源域数据，其中用来评估分布差异的MMD距离定义为： 其中，表示具有特征核κ的再生核希尔伯特空间，ps,qt分别为源域与目标域满足的分布，φ表示将原始样本映射至RKHS的特征映射，κ表示κxs,xt＝φxs,φxt，其中,表示向量内积； 在训练前为目标域的未标记数据赋予伪标签，使用核密度估计方法为目标域中未标记的数据生成伪标签，直接从原始数据中估计未知的概率密度函数，而不需要任何先验分布假设，基于概率密度函数生成一组概率密度值作为伪标签；估计的概率密度由具有N个样本数据的目标域输入得到： 式中xi为样本点数据，h为带宽，K为核函数； 使用交叉验证来评估每个参数下的性能，以搜索使概率密度的对数似然最大化的带宽；非参数估计方法利用输入数据在目标域中的密度分布生成伪标签，从未标记的数据中推断出潜在的数据分布。

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