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龙图腾网获悉西华大学申请的专利一种数控机床加工误差建模方法和系统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：CN121596823B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610108856.3，技术领域涉及：G05B19/404；该发明授权一种数控机床加工误差建模方法和系统是由邓永红;吴国友;胡夏融设计研发完成，并于2026-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数控机床加工误差建模方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种数控机床加工误差建模方法和系统，在主轴关键部位采集温升时序数据，以工件表面形貌功率谱密度PSD表征加工误差频域特征，构建热谱神经算子网络模型，学习温升演化与所加工工件表面PSD之间的映射并输出工件表面PSD预测结果。网络采用连续时间编码、频率配准、最优传输度量与能量标定的四阶段结构，分别用于适应非均匀采样与动态工况、建模谱峰漂移与频轴错位、刻画谱形整体迁移及局部变形，并通过Parseval能量约束保证PSD能量一致性。本发明可准确刻画中频能量变化、谱峰漂移和谱形畸变，为误差溯源与工艺补偿提供可解释支撑，提升精度与跨工况泛化能力。

本发明授权一种数控机床加工误差建模方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种数控机床加工误差建模方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： a在数控机床主轴系统上布置个温度传感器，其中至少一个温度传感器用于采集环境温度，其余温度传感器布设于主轴关键部位，以采样间隔对温度进行采样，获取总时长为T的温升时序数据，形成温升数据矩阵； b对工件表面形貌进行检测，获取表面轮廓函数，并基于傅里叶变换计算工件表面形貌的功率谱密度PSD，提取中频段能量分布、谱峰位置、谱峰带宽和谱形特征； c构建热谱神经算子网络模型，将所述温升数据矩阵通过图拉普拉斯变换与时间频谱分解，获得图频-时间角频率联合谱张量； d通过所述热谱神经算子网络模型的四阶段联动结构对联合谱张量进行处理，所述四阶段联动结构包括： 连续时间编码模块，用于提升对非均匀采样与动态工况的表达能力； 频率配准模块，用于显式建模谱峰漂移与频率轴错位； 最优传输度量模块，用于刻画谱形随温升演化产生的整体迁移与局部变形； 能量标定模块，基于Parseval定理引入能量约束，确保PSD能量守恒与能量一致性； e通过由两条并行路径构成的频域映射结构将处理后的联合谱张量Z映射为PSD特征预测值，所述频域映射结构包括： 第一路径：采用低秩可分解参数化的可学习频域核对所述联合谱张量Z在图频-时间角频率平面上进行加权聚合，并经非负激活得到PSD语义特征预测值； 第二路径：由所述联合谱张量Z生成预测的空间频率PSD分布，再从所述预测的空间频率PSD分布中聚合提取频带能量特征以及谱峰位置和带宽，并对所述频带能量特征、谱峰位置和带宽进行统计特征融合，得到PSD统计特征预测值； 将所述PSD语义特征预测值和所述PSD统计特征预测值按预设融合权重和加权融合，得到所述PSD特征预测值，所述PSD特征包括中频段能量分布特征、谱峰漂移特征以及谱形畸变特征； f基于预设的总损失函数对所述热谱神经算子网络模型进行训练，所述总损失函数包括PSD特征对齐损失、谱域重建损失、能量一致性损失和谱平滑正则项，实现对工件加工误差频域表征与预测建模。

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