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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种加工过程时空特征融合预测可视化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：CN120706282B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511178548.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种加工过程时空特征融合预测可视化方法是由李干;王隆扬;王小楠;武鑫磊;纪仁杰;刘永红设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种加工过程时空特征融合预测可视化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种加工过程时空特征融合预测可视化方法。该方法通过数字孪生系统对真实物理世界进行机理建模，实现加工过程的空间维度特征提取。在加工过程数字孪生系统可解释性的基础上，实现孪生数据的降维处理。通过在空间维度重建工件加工过程的三维特征，得到工件形位精度的实时空间表达。在此基础上将实时孪生数据输入LSTM神经网络模型，实现时间维度的加工特征提取。在时间序列上实现制造系统加工精度的超前预测。DT‑LSTM驱动的时间维度与空间特征相结合的融合方式，提高了数字孪生模型预测精度和泛化能力，大幅减少了神经网络模型的计算成本，实现了加工过程的实时监测和超前预测。

本发明授权一种加工过程时空特征融合预测可视化方法在权利要求书中公布了：1.一种加工过程时空特征融合预测可视化方法，其特征在于，步骤如下： 第一步：建立面向加工过程的DT-LSTM系统； 为实现工件加工过程的时空特征实时融合，以机床为最小独立系统，以工件加工过程为研究对象，将数字孪生系统扩展到工件加工过程； 步骤一：建立数控机床的数字孪生系统：数控机床的运动部件分为直线运动部件和旋转运动部件，直线运动部件包括X轴进给系统和Z轴进给系统，旋转运动部件包括C轴旋转系统和G轴旋转系统；将数控机床的运动部件进行动力学建模，形成面向加工过程的数字孪生系统DT={X，Z，C，G}；基于建立的数字孪生系统，以机床物理平台上工件的初始加工时刻为起点，同步采集实时加工数据并进行存储，建立工件加工过程的历史数据库，从0到t-1时刻； 步骤二：通过数字孪生系统采集0~t-1时刻的历史加工数据和当前时刻t的实时加工数据，并同步映射构建具有物理含义的数字孪生系统，根据数字孪生系统对应物理结构对实时加工数据进行分类合并和简化；数控机床的运动部件分为直线运动部件和旋转运动部件，将具有相同运动形式的加工数据进行合并：对于具有直线运动形式的X轴进给系统、Z轴进给系统合并简化表示为含有长度标量的加工数据，对于具有旋转运动形式的C轴旋转系统、G轴旋转系统合并简化表示为含有角度标量的加工数据，实现工件实时加工数据的物理降维； 步骤三：提取物理降维后数字孪生系统中当前时刻t的实时加工数据空间特征，获得工件质量评价指标的空间化表达，实现工件加工精度的实时可视化；工件质量评价指标包括表面波纹度、表面粗糙度、形状精度和位置精度； 步骤四：借助长短期记忆LSTM模型对0~t-1时刻的历史加工数据和当前时刻t的实时加工数据进行时间序列重构，提取当前时刻t的实时加工数据的时间维度特征，并对加工状态进行预测，获得预测时间步长t+1时刻后的工件预测加工数据并同步回传至数字孪生系统，以获得预测时间步长内的工件的加工数据点在三维空间坐标系中的分布形式，并以加工数据点在三维空间坐标系中的分布形式为基础对工件质量进行评价，生成相应超前控制参数； 步骤五：步骤一在保证数据可解释性的前提下建立了数字孪生系统，能对加工过程信息进行空间维度特征提取和数据规模的物理降维；步骤四数字孪生系统历史加工数据和实时加工数据输入长短期记忆LSTM模型实现了历史加工数据和实时加工数据的时间维度特征提取，基于历史加工数据和实时加工数据对长短期记忆LSTM模型进行训练预测和验证，在实时性基础上保证了长短期记忆LSTM的预测精度；将长短期记忆LSTM模型的预测参数输入数字孪生系统，并将相应的控制参数发送给数控系统；据此在数字孪生系统实时监测，历史加工数据和实时加工数据可解释性的基础上，建立DT-LSTM系统，将加工过程中的空间物理信息与时间序列数据通过DT与LSTM进行实时融合和协同处理，将物理知识与数据无缝集成； 建立的DT-LSTM系统将预测参数和控制参数发送给机床，对工件加工过程进行直接控制，以保证工件加工质量的稳定，同步提升加工精度与加工效率； 第二步：建立面向数字孪生系统的长短期记忆LSTM模型； 第三步：DT-LSTM系统内实时加工数据的降维处理； 第四步：基于DT-LSTM系统的实时加工数据时空特征融合可视化方法； 第五步：基于DT-LSTM系统的加工数据预测方法。

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