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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种数控机床进给轴健康状态识别方法、装置和设备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：CN120886109B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511406249.7，技术领域涉及：B23Q17/00；该发明授权一种数控机床进给轴健康状态识别方法、装置和设备是由杨歆豪;薛骞设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数控机床进给轴健康状态识别方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种数控机床进给轴健康状态识别方法、装置、设备和可读存储介质，涉及大数据技术领域。包括：获取目标数控机床进给轴的振动数据；振动数据包括振动加速度、振动位移和电流信号；对振动加速度、振动位移和电流信号进行预处理，并对振动加速度、振动位移和电流信号在通道维度上进行融合拼接，得到融合数据；将融合数据输入至进给轴健康状态识别模型，得到目标数控机床进给轴的健康状态识别结果。上述方法增加了健康状态识别的准确性和效率。

本发明授权一种数控机床进给轴健康状态识别方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种数控机床进给轴健康状态识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标数控机床进给轴的振动数据；所述振动数据包括振动加速度、振动位移和电流信号； 利用滑动间隔采样对所述振动加速度、振动位移和电流信号进行采样，得到时序长度一致的振动加速度、振动位移和电流信号； 对所述振动加速度、振动位移和电流信号进行预处理； 对所述振动加速度、振动位移和电流信号进行预处理，包括：利用集合经验模态分解法对所述振动加速度、振动位移和电流信号进行分解；利用自适应阈值的小波降噪法去除所述振动加速度、振动位移和电流信号中的噪声； 计算预处理后的振动加速度、振动位移和电流信号的使用频谱熵、高频能量比、总能量和能量减少率； 根据所述使用频谱熵、高频能量比、总能量和能量减少率，判断所述振动加速度、振动位移和电流信号的降噪效果； 若所述降噪效果不符合降噪预期，则利用自适应阈值的小波降噪法去除所述振动加速度、振动位移和电流信号中的噪声，直至所述降噪效果符合降噪预期； 对所述振动加速度、振动位移和电流信号在通道维度上进行融合拼接，得到融合数据； 将所述融合数据输入至进给轴健康状态识别模型，得到所述目标数控机床进给轴的健康状态识别结果； 将所述融合数据输入至进给轴健康状态识别模型，得到所述目标数控机床进给轴的健康状态识别结果，包括：将所述融合数据输入至进给轴健康状态识别模型的卷积神经网络和注意力模块，提取所述融合数据的空间特征和关键性特征；对所述空间特征和所述关键性特征进行逐元素相乘，得到融合特征；将融合特征输入至双向长短期记忆网络，得到时序特征；将所述时序特征输入至混合池化层，得到降维特征；将所述降维特征输入至多标签多类别分类层进行分类识别，得到所述目标数控机床进给轴的健康状态识别结果。

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