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龙图腾网获悉山东沪金精工科技股份有限公司申请的专利一种基于深度学习的数控机床故障预测与诊断系统及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：CN120010450B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510473883.6，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权一种基于深度学习的数控机床故障预测与诊断系统及方法是由陈洁;张元雪;娄焕军;罗奎;李兆俊设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的数控机床故障预测与诊断系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数控机床故障预测与诊断技术领域，具体为一种基于深度学习的数控机床故障预测与诊断系统及方法，包括：获取数控机床的第一目标数据，对第一目标数据进行处理分析，构建标准衰减模型；利用收敛性分析方法对标准衰减模型进行优化，提高标准衰减模型输出的精确性；通过标准衰减模型计算数控模块的实时标准衰减量，并输入至故障预测模型中，输出数控模块的安全状态和维护建议。本发明通过实时对数控机床进行数据监控和故障预测，提前发现潜在的故障隐患，并在故障发生之前提出维护建议，避免因突发故障导致的长时间停机，从而提高生产效率。

本发明授权一种基于深度学习的数控机床故障预测与诊断系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的数控机床故障预测与诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取数控机床的第一目标数据，对第一目标数据进行处理分析，构建标准衰减模型，通过标准衰减模型获取数控机床的有关结构组件的磨损和老化对数控机床功能的影响程度； 针对S1，获取数控机床的第一目标数据，对相关数据进行处理分析，构建标准衰减模型的方法包括以下步骤： S11、获取数控机床的全模块化信息，确定数控机床的数控模块，以及数控模块对应模块功能、结构组件和组件子功能； S12、根据模块功能确定功能衰减信息，基于组件子功能进行深度分析，确定导致功能衰减信息产生的每个可能性因素，并将所有可能性因素进行组合，作为数控模块的衰减映射集； S13、获取数控机床的第一运行数据，基于第一运行数据对数控机床进行评估，得到功能衰减容差范围； 针对S13，基于第一运行数据对数控机床进行评估，得到功能衰减容差范围的方法为： 对第一运行数据进行数据清洗，去除异常数据和低频数据，优化数据结构； 对第一运行数据进行归一化处理； 通过以下公式对数控模块的功能性进行评估并得到功能衰减特征值： ；（式一） 式中，为数控机床的功能衰减特征值；u为数控机床的编号，u为正整数；为功能参数变化值；为基于功能维度下的量化系数；i为功能维度编号，i为正整数； 设置参数容差阈值R，并基于参数容差阈值R和功能衰减特征值构建功能衰减容差范围Au，使Au满足： ；（式二） 式中，Au为数控机床的功能衰减容差范围，u为数控机床的编号，u为正整数； S14、获取数控机床的结构组件数据，基于功能衰减容差范围和结构组件数据核算衰减映射集中每个可能性因素的衰减影响权重，得到衰减权重集，建立数控机床的标准衰减模型； 针对S14，获取结构组件数据的方法为： 将数控模块的结构组件进行编号标记为j； 统计结构组件导致数控模块功能衰减的可能性因素数数量并标记为Q（j）； 在目标时段中，获取数控模块中结构组件的不同可能性因素下的参数变化值，并作为可能性因素的第一时段特征值； 核算衰减映射集中每个可能性因素的衰减影响权重，得到衰减权重集的方法为： 通过以下关系式组求解每个结构组件的不同状态维度的衰减影响权重： ；（式三） 式中，为可能性因素的第一时段特征值；j为数控模块中的结构组件编号，j∈[1，n]，n为数控模块中的结构组件总数；h为结构组件的状态维度，h为正整数，h∈[1，Q（j）]；A1，A2，……，为不同数控机床的功能衰减容差范围；为可能性因素的衰减影响权重； 建立数控机床的标准衰减模型的方法为： 在目标时段内，获取衰减映射集所有可能性因素的对应的时段特征值，建立时段特征序列； 其中，为第x个可能性因素的时段特征序列的序列元素； 根据取衰减映射集所有可能性因素的衰减影响权重建立衰减影响权重序列； 其中，为第x个衰减影响权重序列的序列元素； 标准衰减模型表达式如下： ；（式四） 式中，为标准衰减量，为时段特征序列的序列元素，为衰减影响权重序列的序列元素； S2、利用收敛性分析方法对标准衰减模型进行优化，提高标准衰减模型输出的精确性； S3、获取数控机床的第二目标数据，对第二目标数据进行处理，确定第一维护值和第二维护值，通过标准衰减模型计算数控模块的实时标准衰减量，并输入至故障预测模型中，输出数控模块的安全状态和维护建议。

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