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龙图腾网获悉成都工业职业技术学院申请的专利基于大数据分析的数控加工设备状态监控系统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：CN120335390B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510478557.4，技术领域涉及：G05B19/4065；该发明授权基于大数据分析的数控加工设备状态监控系统是由余晶设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据分析的数控加工设备状态监控系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大数据分析的数控加工设备状态监控系统，涉及智能制造技术领域。用于解决加工过程中刀具磨损与加工质量之间的关联性分析与实时反馈问题。通过振动信号、声发射信号和主轴轴向微位移数据提取时序关联特征向量，结合非线性回归模型计算加工质量退化指数，实时监控加工质量。基于加工材料类型的自适应特征权重调整，强化不同材料加工时的特征融合，提升质量评估的精度。利用梯度提升树模型建立刀具磨损与表面粗糙度的非线性映射关系，实现刀具磨损与加工质量的精确预测。最终，通过闭环动态调整机制，依据加工质量退化指数和故障定位结果自动调节切削速度和进给量，确保加工过程稳定性和产品质量。

本发明授权基于大数据分析的数控加工设备状态监控系统在权利要求书中公布了：1.基于大数据分析的数控加工设备状态监控系统，其特征在于，包括以下模块：多模态感知融合模块、隐性加工质量关联分析模块、小样本联邦残差图网络模块、加工参数执行模块； 所述多模态感知融合模块用于实时采集数控设备的振动、温度、声发射信号及主轴轴向微位移数据，结合G代码解析获得的工况标签，根据加工阶段识别结果构建动态权重矩阵，对多源异构数据进行自适应融合处理，并输出表征设备运行状态的多维时序特征向量； 所述隐性加工质量关联分析模块用于接收多维时序特征向量以及在线检测的工件表面粗糙度与尺寸数据，通过时频域注意力机制提取声发射信号中与粗糙度高度相关的特征子带，结合非线性融合策略对振动信号的非平稳特征、声发射的高频脉冲特征、主轴轴向微位移中的热变形趋势量进行双通道时序特征对齐，构建加工状态与质量退化的时间序列映射模型，进而生成加工质量退化指数并建立刀具磨损与加工质量之间的非线性映射关系； 所述小样本联邦残差图网络模块用于根据设备组件的物理连接关系构建图结构，根据联邦学习框架协同多工厂的残差参数训练，结合主轴-轴承刚度矩阵初始化图边权重，输出设备剩余寿命预测及隐性故障定位结果； 所述加工参数执行模块用于接收加工质量退化指数及故障定位结果，通过反馈闭环动态调整切削速度、进给量参数，并生成预防性维护工单； 生成加工质量退化指数并建立刀具磨损与加工质量之间的非线性映射关系包括以下步骤： 将时序关联特征向量输入非线性回归模型，融合声发射高频脉冲密度、振动能量熵及热变形累积量，计算加工质量退化指数； 根据加工材料类型自适应调整特征权重，金属加工时强化振动与热变形特征，复合材料加工时强化声发射特征； 根据刀具磨损实验数据，建立刀具不同磨损阶段与声发射高频脉冲特征的对应关系； 通过梯度提升树拟合刀具磨损程度对表面粗糙度的非线性影响，量化磨损量-粗糙度传递系数，建立刀具磨损与加工质量之间的非线性映射关系； 接收加工质量退化指数及故障定位结果，通过反馈闭环动态调整切削速度、进给量参数的具体过程如下： 当加工质量退化指数突破初级阈值时，按指数增幅比例线性降低切削速度，并减小进给量以抑制振动； 若隐性故障定位结果显示轴承预紧力不足，则根据主轴负载电流动态调整转速，避开共振频率区间； 生成预防性维护工单的具体过程如下： 根据质量退化指数划分预警区间，定义指数上升速率阈值与绝对值阈值； 当质量退化指数的变化速率超过上升速率阈值或者质量退化指数超过绝对值阈值时，触发停机指令并推送刀具更换工单。

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