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龙图腾网获悉西安工业大学申请的专利一种数控机床组件剩余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：CN115409067B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202211087850.0，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种数控机床组件剩余寿命预测方法是由牟黎明;李丽娟;闫莉;于广伟;高晓兵;李雨菲设计研发完成，并于2022-09-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数控机床组件剩余寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种数控机床组件剩余寿命预测方法，包括：1、确定组件状态监测数据类型及监测部位，搭建组件状态监测平台，实时采集数控机床组件运行状态信息；2、对监测信号进行消除趋势项、降噪、特征提取以及PCA降维处理；3、根据数控机床组件状态监测信息，考虑机床运行工况，以主成分分析法降维后得到的新特征作为内部协变量，将运行载荷及速度作为外部协变量，建立一种充分考虑机床运行状态信息威布尔回归模型；4、基于威布尔回归模型，开展机床组件剩余寿命预测；本发明综合考虑机床加工过程中组件外部工况运行条件和内部振动特征，提高剩余寿命预测精度，准确预测剩余寿命，对于降低停机损失，提高生产效率，增加经济收益意义显著。

本发明授权一种数控机床组件剩余寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种数控机床组件剩余寿命预测方法，包括下述步骤： 步骤一、确定机床组件状态监测数据类型及监测部位，通过搭建组件状态监测平台，实时采集数控机床组件运行状态信息； 步骤二、对获得的组件状态监测信号进行消除趋势项、降噪、特征提取以及主成分分析降维处理，获取信号特征； 步骤三、根据数控机床组件状态监测信息，考虑机床的运行工况，以主成分分析降维后得到的信号特征作为内部协变量，将运行载荷及速度作为外部协变量，建立一种考虑机床运行状态信息的机床组件威布尔回归模型； 步骤四、基于威布尔回归模型的数控机床组件剩余寿命预测； 步骤三中建立机床组件威布尔回归模型的具体方法如下： 机床组件的故障数据服从威布尔分布，威布尔分布模型的累积故障概率函数，如公式21所示： ……………………………21 式中，是时间变量，；是尺度参数，；是形状参数，； 以机床运行过程中的速度和负载作为外部协变量，以降维后的主成分作为内部协变量，将威布尔模型推广到威布尔回归模型WRM，此时，WRM模型的故障概率函数，如式22所示： ………………22 式中，表示可靠度函数；表示截距；为内部协变量，表示内部协变量数目；为外部协变量，表示外部协变量数目；为内部协变量回归系数，表示第个内部斜变量的回归系数，为外部协变量回归系数，表示第个外部协变量的回归系数； 将式22推广，得到WRM模型故障概率函数为： ………………………23 由此，得到WRM模型的故障率函数，如公式24所示： ………………24 根据公式23和24，推出WRM模型的概率密度函数为： …25 至此完成了数控机床组件威布尔回归模型的建立。

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