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龙图腾网获悉南通顺可机电科技有限公司申请的专利一种基于多源传感器数据的数控机床加工状态评估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：CN120972773B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511504530.4，技术领域涉及：G05B19/4065；该发明授权一种基于多源传感器数据的数控机床加工状态评估方法是由朱祥设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源传感器数据的数控机床加工状态评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源传感器数据的数控机床加工状态评估方法，具体涉及调控和评估领域，包括多源异构数据采集与预处理，采集物理传感器信号、CNC内部参数、在位测量及工艺参数，经融合、同步、净化及动态分窗处理；再对特征深度融合，按特性划分模态，经专属编码、GRU时序建模及交叉注意力交互，再通过降维量化得到核心特征；并进行不确定性量化评估，构建证据深度学习模型，输出颤振、刀具磨损的状态值与不确定性；对结果进行应用，通过多协议跨端传输，基于状态与确信度分级决策，结合闭环优化与故障保障提升可靠性；本发明解决多源数据不同步、融合浅层及评估无置信度的问题，适配多工况，提升评估精度，支撑智能控制。

本发明授权一种基于多源传感器数据的数控机床加工状态评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源传感器数据的数控机床加工状态评估方法，其特征在于，包括： S1：多源异构数据采集与预处理：采集目标设备的物理传感器信号、CNC内部参数、在位测量数据及工艺参数的多源数据，对同源数据执行数据级预融合，以硬件触发时间戳为基准，通过插值实现多源数据同步处理，按模态特性进行分模态信号净化，再根据加工速度执行动态窗口分段； S2：基于GRU交叉注意力的特征深度融合：按信号特性完成对预处理后的多源数据模态划分，各模态经模态特定特征编码提取局部特征，通过时序上下文建模捕捉长期依赖，采用交叉注意力模态交互实现多视角融合，经融合特征优化得到核心融合特征； 所述模态特定特征编码，包括： 针对四类模态设计专属提取网络： 振动模态采用3层1D-CNN编码，通过不同尺寸卷积核与LeakyReLU激活函数逐层提取特征，经最大池化与全局平均池化输出128维局部特征向量； 声电模态采用2层1D-CNN编码，以卷积、激活、池化操作提取混合特征，经全局平均池化输出64维特征向量； CNC模态采用2层1D-CNN编码，适配低频参数特征提取需求，经池化与全局平均池化输出64维特征向量； 测量模态采用2层全连接层编码，对展平后的参数进行特征转换，输出32维特征向量； 编码后将四类模态特征向量拼接，形成288维特征作为时序建模输入； S3：不确定性量化的状态评估：构建证据深度学习模型，输入融合特征输出逆伽马分布证据参数，计算加工状态预测值与认知不确定性，经模型训练与校准后执行在线评估； S4：评估结果的应用与输出：通过评估结果多协议发布跨端传输数据，基于状态值与不确定性实施自适应控制决策，经闭环验证与反馈优化动态更新模型及规则。

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