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龙图腾网获悉哈尔滨理工大学申请的专利一种基于VWC-Transformer迁移学习的变工况刀具磨损状态监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：CN117001420B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202310849079.4，技术领域涉及：B23Q17/09；该发明授权一种基于VWC-Transformer迁移学习的变工况刀具磨损状态监测方法是由刘献礼;侯旭琛;夏伟;岳彩旭;刘强设计研发完成，并于2023-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于VWC-Transformer迁移学习的变工况刀具磨损状态监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于VWC‑Transformer迁移学习的变工况刀具磨损状态监测方法，包括以下步骤：步骤1获取基于多传感器信息的刀具变工况历史数据；步骤2将每种工况数据进行时间特征提取和归一化处理；步骤3将以上特征序列输入到VWC‑Transformer刀具磨损预测模型中进行训练并调优；步骤4传感器分别采集不同工况参数变化条件下的少量实时信号并进行数据预处理；步骤5采用预训练‑微调的迁移学习方法将训练好的VWC‑Transformer模型迁移至目标域，完成迁移任务，对模型进行复用及微调；步骤6使用迁移后的模型对刀具磨损状态进行预测，从而判断是否需要换刀。本发明引入多工况参数引入层搭建VWC‑Transformer预测模型，使其具有对变工况参数学习、训练的能力。

本发明授权一种基于VWC-Transformer迁移学习的变工况刀具磨损状态监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于VWC-Transformer迁移学习的变工况刀具磨损状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1获取基于多传感器信息的刀具变工况历史数据；包括振动信号、切削力信号、声发射信号数据，将其组成源域数据； 所述变工况为工况参数的变化，包括工况参数为主轴转速、进给量、背吃刀量； 步骤2将每种工况数据进行时间特征提取和归一化处理，具体如下： 2.1沿时间维度切片；获取各部分数据的方差、均值和最大值组成更短的时间序列； 2.2对处理后的时间序列采用基于短时傅里叶变换的特征提取方法进行时间特征提取； 特征提取采用基于短时傅里叶变换的特征提取方法，在保留丰富信息的前提下，进一步降低了模型输入的时序数据量、提高了单个时间步的信息容量； 短时傅里叶变换公式如下: 式中，hτ-t为窗函数，f为频率，t为时间； 步骤3将以上特征序列输入到VWC-Transformer刀具磨损预测模型中进行训练并调优； 步骤3中构建的VWC-Transformer预测模型结构依次包括： 输入嵌入层； 位置编码层；所述位置编码层通过位置编码层对信号进行位置编码，获取序列顺序； 多头注意力机制；采用多头自注意力机制对序列进行编码，实现有效信息提取； 残差连接和规范化层； 前馈网络层；前馈网络层为模型引入非线性建模能力； 残差连接和规范化层； 多工况参数输入层；多工况参数输入层用于引入变工况参数特征，由于变工况参数是由离散值表示的而不是连续值，特征值之间的距离关系通过数值大小来度量，对多工况参数进行数据标准化处理后使用concatenate连接函数将加工参数以数组映射的形式引入多工况参数层中； ReLU激活函数； 全连接层； 步骤4传感器分别采集不同工况参数变化条件下的少量实时信号并进行数据预处理； 步骤5采用预训练-微调的迁移学习方法将训练好的VWC-Transformer模型迁移至目标域，完成迁移任务，对模型进行复用及微调； 其中，采用预训练-微调的迁移学习方法将训练好的VWC-Transformer模型迁移至目标域，具体如下： 切削参数分为3种，每种切削参数下都建立1个源域DS到目标域DT的迁移任务，以及各个切削参数之间互相同时变化建立4个源域到目标域的迁移任务，即总共建立7个迁移任务进行迁移学习； 其中， 迁移任务DS1→DT1为主轴转速Vc1→Vc2变化，进给量f1、背吃刀量C1保持不变； 迁移任务DS2→DT2为进给量f1→f2变化，主轴转速Vc1、背吃刀量C1保持不变； 迁移任务DS3→DT3为背吃刀量C1→C2变化，主轴转速Vc1、进给量f1保持不变； 迁移任务DS1→DT1+DS2→DT2为主轴转速和进给量同时变化，背吃刀量保持不变； 迁移任务DS1→DT1+DS3→DT3为主轴转速和背吃刀量同时变化，进给量保持不变； 迁移任务DS2→DT2+DS3→DT3为进给量和背吃刀量同时变化，主轴转速保持不变； 迁移任务DS1→DT1+DS2→DT2+DS3→DT3为主轴转速、进给量、背吃刀量同时改变； 步骤6使用迁移后的模型对刀具磨损状态进行预测，从而判断是否需要换刀。

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