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龙图腾网获悉江苏集萃华科智能装备科技有限公司;成都飞机工业(集团)有限责任公司申请的专利基于CNN-BIGRU-A的龙门机床整体实时热误差补偿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：CN119472503B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411612918.1，技术领域涉及：G05B19/404；该发明授权基于CNN-BIGRU-A的龙门机床整体实时热误差补偿方法是由林顺;蒋云峰;孟瑾;丁启程;浦栋麟设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CNN-BIGRU-A的龙门机床整体实时热误差补偿方法在说明书摘要公布了：本发明涉及机床技术领域，具体公开了一种基于CNN‑BIGRU‑A的龙门机床整体实时热误差补偿方法，包括：获取主轴和传动轴的历史温度数据和历史热变形数据；构建热误差预测模型，根据历史温度数据和历史热变形数据对热误差预测模型进行训练，以得到训练后的热误差预测模型；将主轴和传动轴的当前温度数据传输至训练后的热误差预测模型中，以输出主轴的当前热误差补偿值和传动轴的当前热变形计算值；机床数控系统根据传动轴上目标位置点的坐标计算出该目标位置点的当前热误差补偿值；机床数控系统根据主轴的当前热误差补偿值和根据传动轴上目标位置点的当前热误差补偿值进行补偿。本发明可以实现高频次兼具高同步的补偿策略。

本发明授权基于CNN-BIGRU-A的龙门机床整体实时热误差补偿方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CNN-BIGRU-A的龙门机床整体实时热误差补偿方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：获取机床主轴的历史温度数据和历史热变形数据，同时获取机床传动轴各测点的历史温度数据和历史热变形数据； 步骤S2：融合一维卷积层、双向门控神经网络层、注意力机制层和全连接层构建热误差预测模型；将机床主轴的历史温度数据和机床传动轴各测点的历史温度数据作为输入特征样本，将机床主轴的历史热变形数据和机床传动轴各测点的历史热变形数据作为输出特征样本，根据所述输入特征样本和所述输出特征样本对所述热误差预测模型进行训练，以得到训练后的热误差预测模型； 步骤S3：读取机床主轴的当前温度数据，将所述机床主轴的当前温度数据传输至所述训练后的热误差预测模型中进行预测，以输出机床主轴的当前热误差补偿值，然后将所述机床主轴的当前热误差补偿值传输至机床数控系统中，所述机床数控系统依据所述机床主轴的当前热误差补偿值进行补偿； 步骤S4：读取机床传动轴各测点的当前温度数据，将所述机床传动轴各测点的当前温度数据传输至所述训练后的热误差预测模型中进行预测，以输出机床传动轴各测点的当前热变形计算值；然后将机床传动轴各测点的坐标和各测点的当前热变形计算值拟合成一元多次方程，得到机床传动轴的拟合系数；最后将机床传动轴的拟合系数传输至所述机床数控系统中，所述机床数控系统将机床传动轴上目标位置点的坐标代入该一元多次方程中，以计算出机床传动轴上目标位置点的当前热误差补偿值，所述机床数控系统依据所述机床传动轴上目标位置点的当前热误差补偿值进行补偿。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江苏集萃华科智能装备科技有限公司;成都飞机工业(集团)有限责任公司，其通讯地址为：214174 江苏省无锡市惠山经济开发区清研路4号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。