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龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于融合信息的刀具健康状态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：CN119513800B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411423328.4，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于融合信息的刀具健康状态预测方法是由田颖;赵锴凝;吴斌;康靖;田冲;王太勇设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于融合信息的刀具健康状态预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于融合信息的刀具健康状态预测方法，包括：采集机床加工过程中刀具磨损图像、主轴振动信息及功率信息，刀具从全新到失效的总使用时长，得出任意时刻刀具剩余使用寿命；对刀具磨损图像、主轴振动信息与功率信息预处理，得到刀具磨损区图像、VB值、主轴振动对刀具剩余使用寿命的敏感特征、机床功率对刀具剩余使用寿命的敏感特征，共四项目标特征；以目标特征为预测所用特征，以刀具剩余使用寿命为预测目标，训练刀具剩余使用寿命预测；将测试集处理后得到四项目标特征输入训练完成的刀具剩余使用寿命预测，得到刀具剩余使用寿命预测值。本发明能全面、直观地监测刀具磨损状态，实现高即时性，较高准确性的预测。

本发明授权基于融合信息的刀具健康状态预测方法在权利要求书中公布了：1.基于融合信息的刀具健康状态预测方法，其特征在于，包括步骤： 采集用于训练刀具剩余使用寿命预测模型的机床加工过程中刀具磨损图像、主轴振动信息及机床功率信息，刀具从全新到失效的总使用时长；通过刀具总使用时长，得出任意时刻刀具的剩余使用寿命； 对刀具磨损图像、主轴振动信息与功率信息预处理，得到归一化的刀具磨损区图像与刀具侧刃的磨损宽度VB值、主轴振动对刀具剩余使用寿命的敏感特征、机床功率对刀具剩余使用寿命的敏感特征，共四项目标特征； 以所述目标特征为预测所用特征，以刀具剩余使用寿命为预测目标，利用训练集数据训练构建的刀具剩余使用寿命预测模型，并用验证集验证； 将测试集的数据处理后得到四项目标特征输入训练完成的刀具剩余使用寿命预测模型，得到刀具的剩余使用寿命预测值； 所述刀具剩余使用寿命预测模型包括用于取刀具图像特征的卷积神经网络CNN以及用于分别学习刀具侧刃的磨损宽度VB值、主轴的振动信号及机床功率信号对刀具使用寿命的敏感特征的三个BiLSTM模型,用于对三个所述BiLSTM模型及卷积神经网络CNN输出后的融合特征处理后，输出刀具使用寿命预测值的人工神经网络；每个BiLSTM模型采用双层BiLSTM网络堆叠构成，各BiLSTM网络具有相同的顺序结构，超参数不同；所述超参数采用Hyperband算法，其基于SuccessiveHalving算法是对网格搜索法引入淘汰制，通过淘汰得到最优的超参数组合，包括： 对n个不同超参数的同架构模型分配同等的资源，在同样的条件下训练A轮，淘汰掉若干数目的模型，并进一步训练B轮，淘汰若干模型，直到剩余模型为1，得到最优的超参数组合； 所述刀具剩余使用寿命预测模型在处理数据时，实时采集的刀具磨损区图像、VB值、振动及功率信号对刀具剩余使用寿命的敏感特征各自经过卷积神经网络CNN、三个2*BiLSTM网络分别处理后，被非线性融合为数个抽象融合特征，每个抽象融合特征均由磨损区图像、VB值、振动及功率信号共同构成，然后由人工神经网络基于所述融合特征判断刀具剩余寿命。

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