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龙图腾网恭喜南京工程学院申请的专利一种基于产品加工质量的机床运行状态预测与车间调度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：CN115185247B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202211038237.X，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权一种基于产品加工质量的机床运行状态预测与车间调度方法是由殷磊磊;孙权;许有熊;曹锦江;邵立;钱夔设计研发完成，并于2022-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于产品加工质量的机床运行状态预测与车间调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于产品加工质量的机床运行状态预测与车间调度方法，包括：步骤1：针对机床的运行状态，构建机床、加工工序与加工质量特性映射模型；步骤2：针对生产工艺中的每一台机床设备，构建初步聚类的质量数据；步骤3：根据初步聚类的质量数据，采用数据标签样本均衡化算法生成足量的加工质量数据并均衡化合格产品与不合格产品质量数据；步骤4：根据均衡化后的质量数据，分析预测机床运行状态；步骤5：根据预测的机床运行状态，构建生产过程调度模型，重新分配生产加工任务至正常机床。本发明能够避免复杂的生产环境干扰机床数据分析的问题，同时，所得调度方案能够有效缩短生产调度周期。

本发明授权一种基于产品加工质量的机床运行状态预测与车间调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于产品加工质量的机床运行状态预测与车间调度方法，其特征在于，所述方法包含以下步骤：步骤1：针对机床的运行状态，构建机床、加工工序与加工质量特性映射模型；步骤2：针对生产工艺中的每一台机床设备，构建初步聚类的质量数据；步骤3：根据初步聚类的质量数据，采用数据标签样本均衡化算法生成足量的加工质量数据并均衡化合格产品与不合格产品质量数据；步骤4：根据均衡化后的质量数据，分析预测机床运行状态；步骤5：根据预测的机床运行状态，构建生产过程调度模型，重新分配生产加工任务至正常机床；步骤2包括：步骤2.1：针对生产工艺中的每一台机床设备，采集其加工质量数据标签样本，定义合格产品质量数据与不合格产品质量数据标签；步骤2.2：使用改进K-means算法评估获取质量数据的聚类中心以及相应的数据集，得到初步聚类的质量数据；步骤2.1所述定义质量数据标签，具体如下：QLi,j＝[Di,j,Si,j,RRi,j]1式中，QLi,j表示第i台机床加工零件的第j道工序的质量数据标签；Di,j、Si,j、RRi,j表示尺寸特性、形状和位置特性、粗糙度特性值偏离相应公差范围的比例；当质量数据标签至少一个元素数值处于不合格产品质量特性区间内，被定义为不合格产品质量数据标签；当质量标签元素数值都处于合格产品质量特性区间内，被定义为合格产品质量数据标签；所述步骤2.2中，将加工质量数据标签视作笛卡尔坐标系中的点坐标，并使用改进K-means算法得到初步聚类的质量数据，具体包括：步骤2.2.1：每个加工质量数据标签有三个元素，每个元素有合格与不合格两种情形，组合之后可得八种加工质量数据标签类型，并在合格与不合格产品质量特性区间内随机取值作为初始八个聚类中心；步骤2.2.2：根据步骤2.2.1对所有的质量数据标签进行聚类：评估每一个质量数据标签上所属类，即计算质量数据标签距离八个聚类中心的笛卡尔坐标系距离，并将该质量数据标签归类至距离最短的聚类中心所属类；步骤2.2.3：更新聚类中心：根据聚类之后的质量数据集合，重新评估更新聚类中心，公式如下： 式中，CCXi表示更新后的聚类中心标签元素值；i表示第i类质量数据标签，j表示第j个元素值；xi,j表示属于第i类质量数据标签的第j个元素值；Yi表示第i类质量数据标签的元素值集合；ns表示同属一类的质量数据标签数量；步骤2.2.4：中止初步聚类过程：迭代循环执行步骤2.2.2与2.2.3，直到相邻两次更新后的聚类中心笛卡尔坐标系距离小于预定的阈值，输出初步聚类的质量数据；所述步骤3具体包括：步骤3.1：剔除异常数据：计算同属一类质量数据标签距离聚类中心的平均笛卡尔坐标系距离，并与每一个质量数据标签距离聚类中心距离进行比较，将大于平均距离的质量数据标签作为异常数据被剔除，将小于平均距离的质量数据标签保留用于生成数据样本；步骤3.2：均衡化质量数据标签：针对质量数据标签数量少的类，利用如下公式生成质量数据标签元素： 式中，GX表示生成的质量数据标签元素值；XRi,j表示质量数据标签元素值与聚类中心元素值之差；表示同一类中所有质量数据标签元素值与聚类中心元素值之差的均值；当生成质量数据标签后样本数量达到包含数据标签最多类的数量后，中止该类的生成质量数据标签与均衡化质量数据标签过程。

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