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龍圖騰網(wǎng)獲悉中航西安飛機(jī)工業(yè)集團(tuán)股份有限公司;西安交通大學(xué)申請(qǐng)的專利一種面向時(shí)變工況的機(jī)床電主軸健康監(jiān)測(cè)方法與系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120461180B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510972972.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：B23Q17/00；該發(fā)明授權(quán)一種面向時(shí)變工況的機(jī)床電主軸健康監(jiān)測(cè)方法與系統(tǒng)是由田維軍;薛瑩;黃孟虎;惠陽(yáng);曹宏瑞;史江海;梁子怡設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-15向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種面向時(shí)變工況的機(jī)床電主軸健康監(jiān)測(cè)方法與系統(tǒng)在說(shuō)明書摘要公布了：本申請(qǐng)屬于機(jī)械設(shè)備生產(chǎn)加工過(guò)程狀態(tài)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，特別涉及一種面向時(shí)變工況的機(jī)床電主軸健康監(jiān)測(cè)方法與系統(tǒng)，利用Weibull分布對(duì)判別器模型D輸出的與健康狀態(tài)關(guān)聯(lián)的均值特征的概率分布進(jìn)行擬合，而后根據(jù)最佳的分布參數(shù)確定Weibull分布中區(qū)分正常與異常數(shù)據(jù)的臨界值，并將該臨界值作為判別器模型D評(píng)估輸出數(shù)據(jù)時(shí)的決策閾值，得到訓(xùn)練完成的特征提取器模型CVAE，實(shí)現(xiàn)加工狀態(tài)在線監(jiān)測(cè)；充分考慮到復(fù)雜結(jié)構(gòu)件加工過(guò)程面臨的復(fù)雜工況問(wèn)題，提出的條件變分編碼器能夠適應(yīng)不同工況下的數(shù)據(jù)變化，通過(guò)特征解耦和生成對(duì)抗學(xué)習(xí)提高健康監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性和魯棒性。通過(guò)生成器和判別器循環(huán)交替訓(xùn)練出的判別器模型D可以自主判別設(shè)備健康狀態(tài)。

本發(fā)明授權(quán)一種面向時(shí)變工況的機(jī)床電主軸健康監(jiān)測(cè)方法與系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種面向時(shí)變工況的機(jī)床電主軸健康監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，包括： 獲取時(shí)變工況下機(jī)床電主軸正常工作下的多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)以及工況信息數(shù)據(jù)，多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為當(dāng)前編碼的工況信息下進(jìn)行工作產(chǎn)生的數(shù)據(jù)；根據(jù)獲得的多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)的工況信息數(shù)據(jù)建立網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練集； 將網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練集輸入條件變分自動(dòng)編碼器的特征提取器CVAE中，條件變分自動(dòng)編碼器通過(guò)一個(gè)線性變換層提取潛在變量z，將潛在變量z中與健康狀態(tài)關(guān)聯(lián)的均值特征作為解除工況信息后的加工狀態(tài)信息，對(duì)特征提取器CVAE的輸出變量進(jìn)行過(guò)程重構(gòu)；而后基于重構(gòu)完成的特征提取器CVAE生成若干組隨機(jī)數(shù)分布； 建立生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)包括生成器模型G和判別器模型D，通過(guò)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)接收若干組隨機(jī)數(shù)分布；生成器模型G接收一組滿足正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)據(jù)y作為輸入，同時(shí)生成與歷史健康數(shù)據(jù)維度相同的生成數(shù)據(jù)； 將生成數(shù)據(jù)與歷史健康數(shù)據(jù)輸入判別器模型D，分別得到判別器模型D輸出結(jié)果，包括：判別器真實(shí)數(shù)據(jù)和判別器生成數(shù)據(jù)；循環(huán)交替運(yùn)行生成器模型G和判別器模型D，直至判別器模型D輸出的判別器真實(shí)數(shù)據(jù)和判別器生成數(shù)據(jù)收斂； 利用Weibull分布對(duì)判別器模型D輸出的與健康狀態(tài)關(guān)聯(lián)的均值特征的概率分布進(jìn)行擬合，而后根據(jù)最佳的分布參數(shù)確定Weibull分布中區(qū)分正常與異常數(shù)據(jù)的臨界值，并將該臨界值作為判別器模型D評(píng)估輸出數(shù)據(jù)時(shí)的決策閾值，得到訓(xùn)練完成的特征提取器模型CVAE； 將在線數(shù)據(jù)輸入至訓(xùn)練完成的特征提取器模型CVAE和判別器模型D中，實(shí)現(xiàn)加工狀態(tài)在線監(jiān)測(cè)。

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