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龙图腾网获悉西安邮电大学申请的专利一种盾构机刀盘健康评估方法、系统、介质、设备及终端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：CN115688864B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202211356692.4，技术领域涉及：G06N3/044；该发明授权一种盾构机刀盘健康评估方法、系统、介质、设备及终端是由刘尧;龚磊;陈强;常建涛;孔宪光设计研发完成，并于2022-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种盾构机刀盘健康评估方法、系统、介质、设备及终端在说明书摘要公布了：本发明属于机械测定技术领域，公开了一种盾构机刀盘健康评估方法、系统、介质、设备及终端，生成刀具完整退化区间的数据集；对数据集D1进行预处理，得到预处理后的数据集D2；生成模型训练集D3；生成标准化测试数据集D4；构建Seq2Seq网络刀盘健康评估模型；训练Seq2Seq网络模型；对测试数据集D4进行健康评估。本发明利用循环神经网络自适应提取盾构机掘进特征序列中的时序特征，大幅减少人工构造特征的时间成本和对专家经验的依赖；其次，通过深层编码‑解码网络结构，以输入数据的重构误差作为量化刀盘健康状态的指标，所得健康指标的趋势性、单调性和鲁棒性与现有的技术相比更强，更适用于实际复杂多变的盾构掘进环境。本发明可用于对盾构机刀盘在服役过程中的健康状态进行评估。

本发明授权一种盾构机刀盘健康评估方法、系统、介质、设备及终端在权利要求书中公布了：1.一种盾构机刀盘健康评估方法，其特征在于，所述盾构机刀盘健康评估方法包括：通过循环神经网络自适应提取盾构机掘进特征序列中的时序特征，通过深层编码-解码网络结构，得到量化刀盘健康状态的指标； 所述盾构机刀盘健康评估方法包括以下步骤： 步骤一，生成刀具完整退化区间的数据集； 步骤二，对数据集进行预处理，得到预处理后的数据集； 步骤三，生成模型训练集； 步骤四，生成标准化测试数据集； 步骤五，构建Seq2Seq网络刀盘健康评估模型； 步骤六，训练Seq2Seq网络模型； 步骤七，对测试数据集进行健康评估； 所述步骤五中的构建Seq2Seq网络模型包括： 搭建一个解码器和编码器均为循环神经网络的Seq2Seq网络模型，模型的输入是多维的时间序列，模型的目标输出是输入的逆序时间序列；编码器循环神经网络最后时刻的隐藏状态作为解码器循环神经网络开始时刻隐藏状态的初始值；解码器循环神经网络后接一个全连接层，将解码器循环神经网络的隐藏状态转化为目标值； 所述步骤六中的训练Seq2Seq网络模型包括： 1利用滑窗法提取模型训练集中的子序列作为训练样本； 2将训练样本输入到Seq2Seq网络模型中，利用后向传播算法更新Seq2Seq网络模型的参数5000次，得到训练好的Seq2Seq网络模型； 所述步骤七中的对测试数据集进行健康评估包括： 1利用滑窗法提取模型测试集中的子序列作为输入样本； 2根据下式，计算输入样本中每个时刻数据的重构误差： ； 式中，表示第k个样本序列的t时刻的输入向量，表示第k个样本序列的t时刻的模型输出向量，表示向量二范数； 3根据下式，计算输入样本中每个重叠时刻数据的重构误差均值，将重构误差均值作为健康指标： ； 式中，表示t时刻的健康指标，表示第k个样本序列的t时刻的重构误差，K表示t时刻重叠样本序列的个数。

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