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龙图腾网获悉哈尔滨理工大学申请的专利一种改进麻雀算法的刀具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：CN119623269B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411686559.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种改进麻雀算法的刀具剩余寿命预测方法是由程耀楠;薛婧;翟文杰;周星伟;周世龙设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种改进麻雀算法的刀具剩余寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种改进麻雀算法的MobileNet‑BiLSTM‑Attention刀具剩余寿命预测方法，以解决实际加工环境中刀具剩余寿命预测的准确性和不确定性问题。方法包括以下步骤：搭建铣削实验平台获取刀具在不同走刀次数下的多通道信号；截取振动信号稳定区间并采用滑动平均滤波方法进行降噪处理；构建MobileNet‑BiLSTM‑Attention模型，并将预处理后的信号输入到模型中，采用融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法SCSSA确定模型中关键参数以充分发挥模型优势实现准确高效的刀具剩余寿命预测；利用自适应带宽核密度估计方法ABKDE计算预测值的置信区间，反映预测结果的不确定性程度，提供更为稳定可靠的预测结果。

本发明授权一种改进麻雀算法的刀具剩余寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种改进麻雀算法的MobileNet-BiLSTM-Attention刀具剩余寿命预测方法，其方法包括以下步骤： S1：通过传感器获取刀具整个生命周期内铣削加工过程多通道原始信号数据，并构造原始数据集样本； S2：对原始振动信号进行数据预处理，为减少铣削过程中刀具切入和切出的数据波动截取信号稳定区间，并采用滑动平均滤波算法进行降噪； S3：对降噪后的数据进行归一化处理，归一化公式如下： y＝x-xminxmax-xmin 式中：xmax为数据中的最大值、xmin为数据中最小值、x为输入数据； S4：将归一化后的振动数据输入改进麻雀算法优化的MobileNet-BiLSTM-Attention模型，通过MobileNetV2模块与SE注意力机制结合高效提取关键空间特征并抑制冗余信息，深度BiLSTM层提取时间序列特征，融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索优化算法SCSSA寻优确定学习率、L2正则化系数和BiLSTM层神经元数等关键参数的最佳配置，实现刀具剩余寿命预测； S5：采用平均绝对误差MAE、均方根误差RMSE和决定系数R2对本发明公开模型预测结果的有效性进行验证； S6：将模型预测结果与自适应带宽核密度估计结合计算预测区间，量化预测结果的不确定性； S7：采用区间覆盖率PICP、归一化平均宽度PINAW、覆盖宽度准则CWC对模型预测结果的不确定性进行验证。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨理工大学，其通讯地址为：150080 黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号哈尔滨理工大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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