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龙图腾网获悉中航西安飞机工业集团股份有限公司申请的专利一种数控加工尺寸误差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：CN119781370B 。

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：202411897536.8，技术领域涉及：G05B19/404；该发明授权一种数控加工尺寸误差预测方法是由郑小伟;陈艳红;李伟;王超;赵伟;赵亮;李杰杰;李小平设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数控加工尺寸误差预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种数控加工尺寸误差预测方法，其特征在于，包括：收集航空零部件数控加工过程中的各类历史数据，并进行预处理；对预处理后的数据进行特征分析，筛选出与航空零部件数控加工相关的特征，得到特征数据集，并分析各特征的变化趋势；基于分析结果，结合机器学习算法构建尺寸误差预测模型，对航空零部件数控加工过程的尺寸误差进行预测；结合尺寸误差预测模型的预测结果和特征数据集的特征数据，得到尺寸误差趋向系数，分析生产环境的零部件尺寸误差变化趋势；将构建的尺寸误差预测模型应用于实际生产过程中，实时监测加工过程中的关键参数，预测航空零部件加工的尺寸误差状态；根据尺寸误差状态的预测结果，判断尺寸误差的异常情况，并判断是否发出预警信号，实施相应的调整措施。本发明提供的技术方案解决了现有数控加工方式在实际生产环境中存在着各种干扰因素，会造成航空零部件数控加工过程的尺寸误差，进而影响航空数控零部件的加工品质的问题。

本发明授权一种数控加工尺寸误差预测方法在权利要求书中公布了：1.一种数控加工尺寸误差预测方法，其特征在于，包括： 步骤1，收集航空零部件数控加工过程中的各类历史数据，并对收集的各类历史数据进行预处理； 步骤2，对预处理后的各类历史数据进行特征分析，筛选出与航空零部件数控加工相关的特征，得到特征数据集，并分析各特征的变化趋势； 步骤3，基于特征数据集的分析结果，结合机器学习算法构建尺寸误差预测模型，对航空零部件数控加工过程的尺寸误差进行预测； 步骤4，结合尺寸误差预测模型的预测结果和特征数据集的特征数据，得到尺寸误差趋向系数，分析生产环境的零部件尺寸误差变化趋势； 步骤5，将构建的尺寸误差预测模型应用于实际生产过程中，实时监测加工过程中的关键参数，预测航空零部件加工的尺寸误差状态； 步骤6，根据尺寸误差状态的预测结果，判断尺寸误差的异常情况，并判断是否发出预警信号，实施相应的调整措施； 所述步骤2中，各特征变化趋势的分析过程为： 步骤2.1，对预处理后的历史数据进行统计分析，分别从加工参数、设备特征值和零件尺寸误差数据中提取航空零部件的数控加工特征数据，并通过综合筛选出的特征数据，得到特征数据集； 其中，对于加工参数数据，提取主轴转速、切削速度、进给速度以及切削深度的特征数据；对于设备特征值数据，提取机床振动、主轴电流以及润滑油温度的特征数据；对于零件尺寸误差数据，提取尺寸偏差量、尺寸偏差变化率、形状偏差以及位置偏差的特征数据； 步骤2.2，基于特征数据集中加工参数的各特征数据，结合加工参数各特征数据的基准值，计算工艺趋向指数，分析加工参数在预设长度评价时间段内的变化趋势； 步骤2.3，基于特征数据集中设备特征值的各特征数据，结合设备特征值各特征数据的基准值，计算机械性能趋向指数，分析设备特征值在预设长度评价时间段内的变化趋势； 步骤2.4，基于特征数据集中零件尺寸误差的各特征数据，结合零件尺寸误差各特征数据的基准值，计算零件误差趋向指数，分析零件尺寸误差在预设长度评价时间段内的变化趋势； 所述工艺趋向指数的计算方式为： ； 其中，为工艺趋向指数，为主轴转速的当前值，为切削速度的基准值，为进给速度的当前值，为切削深度的基准值，为切削深度的系数，用于调整切削深度对指数的影响程度； 所述机械性能趋向指数的计算方式为： ； 其中，为机械性能趋向指数，为当前的机床振动值，为机床振动的基准值，为机床振动的最大允许值，为当前的主轴电流值，为主轴电流的基准值，为主轴电流的最大允许值，为当前的润滑油温度值，为润滑油温度的基准值，为润滑油温度的最大允许值； 所述零件误差趋向指数的计算方式为： ； 其中，； 其中，为零件误差趋向指数，为偏差影响函数，为当前的尺寸偏差量，为尺寸偏差量的基准值，为尺寸偏差量的最大允许值，为当前的尺寸偏差变化率，为尺寸偏差变化率的基准值，为尺寸偏差变化率的最大允许值，为当前的形状偏差，为形状偏差的基准值，为形状偏差的最大允许值，为当前的位置偏差，为位置偏差的基准值，为位置偏差的最大允许值； 所述步骤3中尺寸误差预测模型的构建过程包括： 步骤3.1，将整个特征数据集随机划分为训练集和测试集，对于尺寸误差预测问题，选择线性回归模型进行模型训练； 步骤3.2，使用训练集数据对选定的线性回归模型进行学习和参数调整，计算模型参数，以最小化预测值与实际值之间的误差，进而构建尺寸误差预测模型； 步骤3.3，使用测试集数据对训练的尺寸误差预测模型进行评估，比较预测值与实际值之间的差异，并根据评估结果对尺寸误差预测模型进行调整和优化，进而对航空零部件数控加工过程的尺寸误差进行预测。

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