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龙图腾网获悉江西杜马机械制造有限公司申请的专利一种基于BP神经网络的破碎机刀具磨损程度判断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：CN120277508B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510389706.X，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种基于BP神经网络的破碎机刀具磨损程度判断方法是由乐腮驼;乐以超;江明;徐富城;祝建敏设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BP神经网络的破碎机刀具磨损程度判断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于BP神经网络的破碎机刀具磨损程度判断方法，涉及工业预测性维护技术领域，包括，获取原始多模态数据，并进行预处理；采用生成对抗网络对预处理后的多模态数据进行对抗训练，生成合成磨损数据，并将合成磨损数据与预处理后的多模态数据混合，获得增强训练数据集；利用刀具物理布局关系构建初始协同矩阵，并通过BP神经网络对多刀具历史磨损数据进行学习，更新协同矩阵的权重参数，获得动态协同影响矩阵，将各刀具独立特征与动态协同影响矩阵进行张量拼接，获得多刀具融合特征向量；构建多任务BP神经网络模型，利用增强训练数据集对多任务BP神经网络模型进行训练。

本发明授权一种基于BP神经网络的破碎机刀具磨损程度判断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于BP神经网络的破碎机刀具磨损程度判断方法，其特征在于：包括， 获取原始多模态数据，并进行预处理； 采用生成对抗网络对预处理后的多模态数据进行对抗训练，生成合成磨损数据，并将合成磨损数据与预处理后的多模态数据混合，获得增强训练数据集； 利用刀具物理布局关系构建初始协同矩阵，并通过BP神经网络对多刀具历史磨损数据进行学习，更新初始协同矩阵的权重参数，获得动态协同影响矩阵，将各刀具独立特征与动态协同影响矩阵进行张量拼接，获得多刀具融合特征向量； 构建多任务BP神经网络模型，利用增强训练数据集对多任务BP神经网络模型进行训练； 将实时采集的多模态数据输入训练完成的BP神经网络模型，获得当前磨损程度判断结果； 所述构建初始协同矩阵是指利用刀具物理布局的相邻关系初始化权重参数，相邻刀具的初始权重高于非相邻刀具； 动态协同影响矩阵的权重更新通过BP神经网络对多刀具历史磨损数据的时序相关性进行非线性映射学习； 所述BP神经网络以多刀具历史磨损数据的独立特征作为输入，以刀具间实际磨损相关性作为监督标签。

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