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龍圖騰網(wǎng)獲悉江西浪高數(shù)控裝備有限公司申請的專利一種基于數(shù)據(jù)分析的機(jī)床熱誤差補(bǔ)償方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120143741B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12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?zhí)?專利號(hào)為：202510330578.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05B19/404；該發(fā)明授權(quán)一種基于數(shù)據(jù)分析的機(jī)床熱誤差補(bǔ)償方法及系統(tǒng)是由熊政東;宋力;盛偉翔;胡宣;鄭冬玲設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-03-20向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于數(shù)據(jù)分析的機(jī)床熱誤差補(bǔ)償方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及機(jī)床控制技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于數(shù)據(jù)分析的機(jī)床熱誤差補(bǔ)償方法及系統(tǒng)。一種基于數(shù)據(jù)分析的機(jī)床熱誤差補(bǔ)償系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集模塊、機(jī)床熱誤差分析數(shù)據(jù)構(gòu)建模塊、機(jī)床熱誤差分析模塊和機(jī)床熱誤差補(bǔ)償模塊。本發(fā)明通過采集機(jī)床的每個(gè)軸的軸溫度數(shù)據(jù)集和振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)，以及機(jī)床伺服電機(jī)處的電流數(shù)據(jù)、機(jī)床周圍的環(huán)境溫度數(shù)據(jù)和獲取機(jī)床處的紅外圖像，在多源數(shù)據(jù)的輔助下，確定機(jī)床所處的運(yùn)行狀態(tài)，再基于機(jī)床所處的運(yùn)行狀態(tài)對(duì)與熱誤差相關(guān)的特征進(jìn)行權(quán)重分布調(diào)整，突出不同工況下與熱誤差強(qiáng)相關(guān)的特征，提升熱誤差分析的準(zhǔn)確率，進(jìn)而提升機(jī)床熱誤差補(bǔ)償?shù)男Ч?

本發(fā)明授權(quán)一種基于數(shù)據(jù)分析的機(jī)床熱誤差補(bǔ)償方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于數(shù)據(jù)分析的機(jī)床熱誤差補(bǔ)償方法，其特征在于，包括： 在監(jiān)測時(shí)間點(diǎn)獲取機(jī)床每個(gè)軸的軸溫度數(shù)據(jù)集和振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)，軸溫度數(shù)據(jù)集中包括若干個(gè)軸溫度數(shù)據(jù)；同時(shí)，獲取機(jī)床伺服電機(jī)處的電流數(shù)據(jù)，以及獲取機(jī)床周圍的環(huán)境溫度數(shù)據(jù)和獲取機(jī)床處的紅外圖像；基于獲取的軸溫度數(shù)據(jù)集、振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)、電流數(shù)據(jù)和環(huán)境溫度數(shù)據(jù)構(gòu)建機(jī)床熱誤差分析數(shù)據(jù)，且機(jī)床熱誤差分析數(shù)據(jù)以矩陣形式進(jìn)行存儲(chǔ)，機(jī)床熱誤差分析數(shù)據(jù)中的每一行為機(jī)床每個(gè)軸對(duì)應(yīng)的機(jī)床熱誤差分析向量； 將當(dāng)前監(jiān)測時(shí)間點(diǎn)對(duì)應(yīng)的機(jī)床熱誤差分析數(shù)據(jù)和前N-1個(gè)監(jiān)測時(shí)間點(diǎn)對(duì)應(yīng)的機(jī)床熱誤差分析數(shù)據(jù)組成機(jī)床熱誤差時(shí)序分析數(shù)據(jù)集，并將機(jī)床熱誤差時(shí)序分析數(shù)據(jù)集和紅外圖像送入機(jī)床熱誤差分析模型進(jìn)行處理，輸出補(bǔ)償量集；基于補(bǔ)償量集對(duì)機(jī)床的控制指令進(jìn)行修正，以完成機(jī)床的熱誤差補(bǔ)償； 機(jī)床熱誤差分析模型包括時(shí)序分析層、紅外圖像分析層、權(quán)重分析層、特征調(diào)整層、特征強(qiáng)化層和補(bǔ)償量輸出層，其中時(shí)序分析層基于LSTM模型建立，用于對(duì)機(jī)床熱誤差時(shí)序分析數(shù)據(jù)集進(jìn)行時(shí)序分析處理，以構(gòu)建機(jī)床熱誤差時(shí)序分析特征；紅外圖像分析層用于對(duì)紅外圖像進(jìn)行圖像處理，以構(gòu)建全局溫度向量；權(quán)重分析層用于對(duì)當(dāng)前監(jiān)測點(diǎn)獲取的機(jī)床熱誤差分析數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)行狀態(tài)分析，以輸出對(duì)應(yīng)的運(yùn)行狀態(tài)向量，再基于機(jī)床熱誤差時(shí)序分析特征和運(yùn)行狀態(tài)向量確定權(quán)重分布矩陣，并基于權(quán)重分布矩陣對(duì)機(jī)床熱誤差時(shí)序分析特征進(jìn)行權(quán)重調(diào)整，以構(gòu)建重構(gòu)機(jī)床熱誤差時(shí)序分析特征；特征強(qiáng)化層用于基于全局溫度向量對(duì)重構(gòu)機(jī)床熱誤差時(shí)序分析特征進(jìn)行特征強(qiáng)化操作，以構(gòu)建強(qiáng)化機(jī)床熱誤差時(shí)序分析特征；補(bǔ)償量輸出層用于對(duì)強(qiáng)化機(jī)床熱誤差時(shí)序分析特征進(jìn)行全連接操作，以輸出每個(gè)軸的補(bǔ)償量。

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