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龙图腾网恭喜嘉兴南湖学院;温州大学激光与光电智能制造研究院申请的专利一种基于DDPM扩散模型的刀具磨损状态监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：CN118990124B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202411082384.6，技术领域涉及：B23Q17/09；该发明授权一种基于DDPM扩散模型的刀具磨损状态监测方法是由周余庆;傅圆蝶;张还;钟美鹏;杨海洋;李燕玲;孙兵涛设计研发完成，并于2024-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DDPM扩散模型的刀具磨损状态监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于DDPM扩散模型的刀具磨损状态监测方法，具体包括以下步骤：步骤一：采集铣削加工过程中切削力信号及对应的刀具磨损状态；步骤二：利用最小化多尺度排列熵原理确定切削力信号处理的最优参数，再利用最优参数获取相空间矩阵；步骤三：根据相空间矩阵将切削力信号转换为灰度图像，叠加生成彩色距离图；步骤四：将彩色距离图作为原始输入到DDPM扩散模型，生成每一类磨损状态的伪样本；步骤五：将彩色距离图划分为若干不平衡情况的训练集以及平衡的测试集，平衡训练集；步骤六：利用训练集和测试集分别对Resnet18网络进行训练和测试，进行刀具磨损状态的分类识别。本发明能够实现高精度刀具状态监测和准确分类。

本发明授权一种基于DDPM扩散模型的刀具磨损状态监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DDPM扩散模型的刀具磨损状态监测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤一：采集铣削加工过程中切削力信号及对应的刀具磨损状态；步骤二：利用最小化多尺度排列熵原理确定切削力信号处理的最优参数，再利用最优参数获取相空间矩阵；所述最优参数包括最优嵌入维度m*、最优时间延迟t*和最优粗粒化系数S*；所述最小化多尺度排列熵原理确定最优参数是先对给定时间序列进行时间序列粗粒化处理获得一个新的粗粒化时间序列，然后对粗粒化时间序列进行重构，对重构的粗粒化时间序列进行升序排列后计算每一种符号序列的概率，归一化计算每个粗粒化时间序列的排列熵，最后进行最小化处理；所述时间序列粗粒化处理是对给定时间序列X＝{x1，x2，...，xN}进行粗粒化处理从而获得一个粗粒化时间序列YS＝Py1S，y2S，...，yTS}，即： 式中：N表示时间序列数据长度，S代表粗粒化系数，T表示序列粗粒化长度；所述时间序列重构是对得到的粗粒化时间序列yis进行重构： 式中：k为第k个重构分量，m为嵌入维数，t为延迟时间；步骤三：根据相空间矩阵将切削力信号转换为灰度图像，将灰度图像叠加生成彩色距离图；步骤四：将彩色距离图作为原始输入到DDPM扩散模型，生成每一类磨损状态的伪样本；步骤五：将彩色距离图划分为若干不平衡情况的训练集以及平衡的测试集，并用生成的伪样本对训练集进行补充，以平衡训练集；步骤六：利用训练集和测试集分别对Resnet18网络进行训练和测试，再以训练后的Resnet18网络进行刀具磨损状态的分类识别。

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