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龙图腾网获悉浙江工业大学台州研究院申请的专利一种基于主轴电流信号的刀具状态检测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：CN115771062B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202211696238.3，技术领域涉及：B23Q17/09；该发明授权一种基于主轴电流信号的刀具状态检测方法是由徐渝林;潘柏松;施罗杰设计研发完成，并于2022-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于主轴电流信号的刀具状态检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于主轴电流信号的刀具状态检测方法，包括如下步骤：设计与切削速度、进给量与切削深度相关的正交实验；使用电流传感器采集主轴电机驱动器单相电流；每次实验后采集铣刀切削刃后刀面磨损量，根据采集的磨损量拟合刀具磨损曲线；基于滑动窗口的第三四分位法对采集的主轴电机驱动器单相电流原始信号进行去噪；基于预处理后的数据提取主轴电机驱动器单相电流信号的时频域特征和时频联合域特征；使用灰色关联度分析，从所述时频域特征和时频联合域特征中选取n个特征作为预测模型输入；建立基于最小二乘支持向量机回归模型的预测模型，并通过遗传算法优化该预测模型，并基于优化后的预测模型预测刀具磨损量。

本发明授权一种基于主轴电流信号的刀具状态检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于主轴电流信号的刀具状态检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：设计与切削速度、进给量与切削深度相关的正交实验； 步骤2：使用电流传感器采集主轴电机驱动器单相电流； 步骤3：每次实验后采集铣刀切削刃后刀面磨损量，根据采集的磨损量拟合刀具磨损曲线，并划分为三个磨损阶段：初期快速磨损阶段、正常磨损阶段和急剧磨损阶段； 步骤4：基于滑动窗口的第三四分位法对采集的主轴电机驱动器单相电流原始信号进行去噪； 步骤5：基于预处理后的数据提取主轴电机驱动器单相电流信号的时域特征、频域特征和时频联合域特征； 步骤6：使用灰色关联度分析，从所述时域特征、频域特征、时频联合域特征中选取n个特征作为预测模型输入，具体步骤如下： 6.1确立待分析序列： 选取刀具后刀面磨损量作为母序列，选取电流信号的时域特征、频域特征与时频联合域特征作为子序列； 6.2数据序列的归一化： 数据序列每个数处于第一个数据，得到一个新的数列：设有数据序列X={xkk=1,2,…,n}，那么初值化为：； 6.3计算灰色关联度系数： 将子序列与母序列带入公式： 6.4计算关联系数均值，形成关联序列，选取关联序列前n的特征作为预测模型输入； 步骤7：建立基于最小二乘支持向量机回归模型的预测模型，并通过遗传算法优化该预测模型，并基于优化后的预测模型预测刀具磨损量。

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