| 序号 | 专利名 | 申请号 | 申请日 | 公开（公告）号 | 公开（公告）日 | 发明人 |
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| 21 | 数值控制装置 | CN202011209271.X | 2020-11-03 | CN112783086B | 2025-04-15 | 清水露规 |
| 本发明提供一种数值控制装置，能够不仅考虑到工具长度差而且考虑到工具直径差，由用户简单校正因机床的经时变化引起的误差。对安装于机床的立柱的工具进行控制的数值控制装置具备：校正用数据设定部，对立柱的直线驱动轴组合、立柱的倾斜方向及立柱的垂直度误差进行选择输入来进行设定；校正量计算部，根据工具长度和工具直径生成工具向量，利用工具向量以及由校正用数据设定部设定的立柱的直线驱动轴组合、立柱的倾斜方向及立柱的垂直度误差，计算作为执行程序中的加工点的工具顶端的位置校正量，工具长度是从工具的安装位置到工具顶端的轴向上的距离，工具直径是与从工具的安装位置到工具顶端的轴向垂直的方向上的距离。 | ||||||
| 22 | 导轨误差补偿方法、装置、设备、存储介质及产品 | CN202411872934.4 | 2024-12-18 | CN119806038A | 2025-04-11 | 刘宏伟; 杨锐; 杨祥; 叶德平 |
| 本申请涉及精度控制技术领域，公开了一种导轨误差补偿方法、装置、设备、存储介质及产品，该方法包括：获取导轨直线度误差和导轨平行度误差，并根据导轨直线度误差和导轨平行度误差获得挠曲线误差模型，根据挠曲线误差模型获取导轨预期变形量，通过对比导轨预期变形量和预设变形阈值，获取补偿指令，通过对比补偿指令和原始数控代码生成补偿数控代码，根据补偿数控代码对导轨进行误差补偿。本申请通过精确获取导轨直线度误差和导轨平行度误差，建立挠曲线误差模型，进而获取导轨预期变形量，生成补偿指令，并通过补偿数控代码对导轨进行误差补偿，从而能够提升导轨误差补偿效率，优化导轨精度和稳定性。 | ||||||
| 23 | 一种五轴数控机床整机空间误差敏感度分析方法 | CN202411943661.8 | 2024-12-27 | CN119781371A | 2025-04-08 | 刘志峰; 滕学政; 齐宝宝; 陈传海; 张涛; 刘贤; 张财瑜 |
| 本发明适用于机床精度设计技术领域，提供了一种五轴数控机床整机空间误差敏感度分析方法，包括以下步骤：基于多体系统理论，将数控机床抽象为多体系统，用拓扑结构图以及低序体阵列表描述机床的结构和各个体之间的关联关系，分析数控机床的几何误差，建立广义坐标系，用相邻体间的特征矩阵表示位置关系，用齐次变换矩阵表示多体系统间的相互关系，建立机床的空间误差模型；结合机床的空间误差模型，提出改进的Sobol全局敏感度分析方法，求解一阶敏感系数和全局敏感系数，分析数控机床关键性的几何误差。本发明通过建立数控机床的空间误差模型和改进的Sobol全局误差敏感度分析模型，提出新的数控机床设计和改进理念，解决了数控机床加工精度的问题。 | ||||||
| 24 | 一种数控加工尺寸误差预测方法 | CN202411897536.8 | 2024-12-23 | CN119781370A | 2025-04-08 | 郑小伟; 陈艳红; 李伟; 王超; 赵伟; 赵亮; 李杰杰; 李小平 |
| 本发明公开了一种数控加工尺寸误差预测方法，其特征在于，包括：收集航空零部件数控加工过程中的各类历史数据，并进行预处理；对预处理后的数据进行特征分析，筛选出与航空零部件数控加工相关的特征，得到特征数据集，并分析各特征的变化趋势；基于分析结果，结合机器学习算法构建尺寸误差预测模型，对航空零部件数控加工过程的尺寸误差进行预测；结合尺寸误差预测模型的预测结果和特征数据集的特征数据，得到尺寸误差趋向系数，分析生产环境的零部件尺寸误差变化趋势；将构建的尺寸误差预测模型应用于实际生产过程中，实时监测加工过程中的关键参数，预测航空零部件加工的尺寸误差状态；根据尺寸误差状态的预测结果，判断尺寸误差的异常情况，并判断是否发出预警信号，实施相应的调整措施。本发明提供的技术方案解决了现有数控加工方式在实际生产环境中存在着各种干扰因素，会造成航空零部件数控加工过程的尺寸误差，进而影响航空数控零部件的加工品质的问题。 | ||||||
| 25 | 基于在机测量数据的自适应补偿方法、装置及存储介质 | CN202411870249.8 | 2024-12-18 | CN119758869A | 2025-04-04 | 李炳燃; 陈炜铧; 綦新凯; 宋家牧 |
| 本发明提供的一种基于在机测量数据的自适应补偿方法，属于机床刀具自适应补偿领域，本发明方法包括：获取待加工工件的CAD模型、在机测量结果和待补偿刀轨；将所述在机测量结果到所述CAD模型中待加工曲面的距离平方和的最大值设置为目标函数，对待加工曲面的控制点进行迭代优化，使所述目标函数最小，得到与所述CAD模型中待加工曲面相对应的变形曲面；利用所述变形曲面对所述待补偿刀轨进行自适应补偿，得到补偿后的刀轨。本发明可显著降低曲面加工误差，保证了补偿后刀轨的光顺性、且适用性强，能适用于各类复杂的加工曲面。 | ||||||
| 26 | 一种雕刻控制方法及系统 | CN202510106511.X | 2025-01-23 | CN119536128B | 2025-04-04 | 陈为新 |
| 本发明涉及雕刻控制技术领域，尤其涉及一种雕刻控制方法及系统。所述方法包括以下步骤：获取雕塑设计平面图，标记其形态轮廓并生成三维雕塑模型。接着，获取雕刻需求数据，并对材质原料进行分类，分为木质和石质两类。若选择木质原料，则进行温湿度监测，分析受力翘曲情况，并通过线性回归进行补偿规划。若选择石质原料，则通过X光扫描分析其内部裂缝，识别切削断裂极限应力，并基于此进行雕刻逻辑设计。最后，结合木质补偿规划与石质雕刻逻辑，设计自动化雕刻控制固件，并将其上传至云平台执行雕刻控制方法，实现自动化精确雕刻。本发明通过对雕刻控制技术的优化处理使得雕刻控制技术更加完善。 | ||||||
| 27 | 一种复杂曲面几何自适应加工误差补偿与优化方法 | CN202411936053.4 | 2024-12-26 | CN119356215B | 2025-04-04 | 杜宝瑞; 杨海龙 |
| 本发明公开了一种复杂曲面几何自适应加工误差补偿与优化方法，属于数控加工及智能制造技术领域，包括：将复合曲面按照等面积的方式划分成多个区域，曲面加工实时采集每个区域加工完成后的精度数据；基于区域加工完成后的精度数据；根据误差结果自动调整加工参数，实现误差的补偿，并获取误差补偿过程的补偿系数，对误差补偿能力进行判断；利用优化算法根据加工任务的具体要求对加工参数进行全局优化，实现加工效率和加工质量的双重提升；本发明通过实时监测曲面加工过程并进行误差判断，根据误差结果自动调整加工参数，实现对加工误差的有效控制，且利用优化算法对加工参数进行全局优化，提升了复杂曲面零件的加工精度、效率和稳定性。 | ||||||
| 28 | 一种整体叶盘精加工刀具路径补偿方法、介质及程序产品 | CN202411886546.1 | 2024-12-20 | CN119328581B | 2025-04-04 | 杜宝瑞; 杨海龙 |
| 本发明公开了一种整体叶盘精加工刀具路径补偿方法、介质及程序产品，涉及刀具路径补偿技术领域，包括：收集历史整体叶盘加工刀具数据，建立刀具磨损预测模型，根据建立的磨损模型，估算刀具在不同时间段内的磨损预测值，将磨损预测值与时间进行拟合，绘制刀具磨损时间曲线；根据刀具磨损对整体叶盘精加工的影响，结合刀具磨损时间曲线，将刀具磨损划分为若干个时间段，并建立不同时间段的加工补偿模型，同时对当前的整体叶盘进行叶片编组。本发明通过对刀具磨损的精准预测和补偿，结合产品检测结果对刀具补偿进行补正，以及对加工时间段的合理划分，确保了在刀具磨损的不同阶段，整体叶盘的加工精度和效率都能得到有效控制和提升。 | ||||||
| 29 | 多轴联动数控加工控制方法、装置、设备及存储介质 | CN202411667769.9 | 2024-11-21 | CN119165818B | 2025-04-01 | 李樯 |
| 本发明提供了一种多轴联动数控加工控制方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：对多轴数控机床的运动学特性和静态刚度特性进行建模分析，生成运动学模型和静态刚度分析模型。基于这些模型对目标工件的姿态进行多目标优化，得到最优工件姿态参数，并据此对机床的原始刀具路径进行重规划，生成优化刀具路径。依据静态刚度分析模型和优化路径，制定加工过程中的静态变形补偿策略，得到自适应刚度补偿方案。通过优化路径和自适应刚度补偿方案，对机床的加工过程进行实时控制与自适应调整，实现闭环控制。本发明考虑机床运动学特性和静态刚度特性，优化工件姿态和刀具路径，并实时补偿加工过程中的静态变形，从而实现高效且高精度的数控加工。 | ||||||
| 30 | 一种基于机器人视觉的板件纠偏方法和系统 | CN202410777181.2 | 2024-06-17 | CN118875824B | 2025-04-01 | 王兵; 江思源; 黎剑晖; 周赞; 林韩柱 |
| 本申请公开了一种基于机器人视觉的板件纠偏方法和系统，包括：视觉纠偏系统对目标板件拍照得到标签图片，机器人系统将板件理论信息发给视觉纠偏系统；视觉纠偏系统根据标签图片上条码的目标特征信息计算目标条码坐标信息；根据转换关系矩阵、标定图片在机器人坐标系的基准点坐标及目标条码坐标信息计算标签在机器人坐标系的实际坐标；根据标定图片在机器人坐标系的基准点坐标、标签在机器人坐标系的实际坐标、板件理论坐标及标签理论坐标计算定位偏移量；根据定位偏移量计算目标板件中心坐标，将目标板件中心坐标发给机器人系统，以使机器人系统控制机器人吸附目标板件，能够提高自动化操作的精确度和生产效率，可广泛应用于自动化控制技术领域。 | ||||||
| 31 | 一种晶圆键合过程高温形变自补偿算法 | CN202411831371.4 | 2024-12-12 | CN119694910A | 2025-03-25 | 杨美高; 魏方柯 |
| 本发明提供了一种晶圆键合过程高温形变自补偿算法，包括如下步骤，对晶圆载板进行加热，获取晶圆载板加热过程中不同温度下的形变量；构建形变量随温度变化的温度形变量变化曲线；将温度形变量变化曲线划分为多段连续的温度区间形变斜率；在晶圆键合加压过程中，实时检测晶圆载板的实际温度，找出实际温度所属温度区间，并计算出对应的晶圆载板膨胀型变补偿值；控制系统控制压合装置，进行对应的压入量形变补偿，使得在晶圆载板升温过程中，始终保持预定的压入量，从而进行精准的压合轨迹控制，保证了产品生产加工的品质及稳定性。 | ||||||
| 32 | 一种涡轮盘榫槽六轴拉床运动误差识别与参数补偿方法 | CN202510086646.4 | 2025-01-20 | CN119689979A | 2025-03-25 | 陈留洋; 李敢; 王文周; 刘代波; 陈彬; 陈雪林 |
| 本发明属于机加工技术领域，具体涉及一种涡轮盘榫槽六轴拉床运动误差识别与参数补偿方法，包括以下步骤：S1、以激光测量装置的激光发射点为基准点，收集六轴拉床各种加工运动的运动数据；将激光测量装置收集到的运动数据与六轴拉床自身的光栅格监测系统采集到的对应运动数据进行对比，并计算出两者收集到的数据的偏差值；S2、基于步骤S1中得到的偏差值，对六轴拉床各种运动的误差，以最小二乘法分别拟合形成对应的线性函数；S3、实际加工时，使六轴拉床采用与步骤S1中相同的运动参数；再根据S2中得到的线性函数，计算出六轴拉床各种运动需要补偿的误差值，并进行补偿。 | ||||||
| 33 | 热误差模型的构建方法、存储介质和计算机设备 | CN202411659167.9 | 2024-11-20 | CN119689978A | 2025-03-25 | 刘思怡; 郭忠峰; 邱笑; 赵文增; 孙泓辰; 刘琪 |
| 本发明提供了一种热误差模型的构建方法、存储介质和计算机设备，热误差模型的构建方法，包括：获取数控机床中主轴系统以不同转速空转时的工作参数，工作参数包括主轴系统的温度场数据和主轴系统的热形变数据；根据主轴系统的温度场数据和主轴系统的热形变数据构建样本集；基于鲸鱼优化算法，以主轴系统的温升数据作为输入，主轴系统的热形变数据作为输出对目标BP神经网络进行调整，得到第一模型；采用样本集中的样本数据对第一模型进行训练，得到热误差模型；其中，温升数据是根据温度场数据确定的数据。利用鲸鱼优化算法增强BP神经网络的全局搜索能力，进而提高模型的训练效果和泛化性能，改善了热误差对数控机床加工精度的影响。 | ||||||
| 34 | 一种五轴数控机床的空间几何误差迭代补偿方法及系统 | CN202510161629.2 | 2025-02-14 | CN119644909A | 2025-03-18 | 张松; 郭志伟; 郭鹏 |
| 本发明涉及数控机床误差补偿技术领域，尤其涉及一种五轴数控机床的空间几何误差迭代补偿方法及系统。该方法包括步骤：构建五轴数控机床的刀具运动链拓扑模型和工件运动链拓扑模型，建立刀具相对于工件的理论正运动学模型和实际正运动学模型；测量并辨识五轴数控机床各运动轴的几何误差；分离迭代时的刀轴方向矢量部分与刀尖点位置部分；根据刀轴方向矢量和刀尖点位置的修正模型计算刀具的位姿偏差；不断迭代生成各轴修正运行位置，实现五轴联动数控机床刀具空间位姿的误差补偿。本发明通过离线状态下的迭代算法直接修正刀具的实际空间位姿，使其不断逼近理论位姿，提高了误差补偿的精度和效率。 | ||||||
| 35 | 一种机床进给系统热误差预测模型的建立方法 | CN202510167851.3 | 2025-02-17 | CN119623316A | 2025-03-14 | 王阳; 刘晓健; 裘乐淼; 唐睿霄; 王腾; 张树有 |
| 本发明公开一种机床进给系统热误差预测模型的建立方法，构建进给系统热误差预测模型；通过参数辨识得到导热系数、对流换热系数等关键参数；对进给系统模型和进给系统热误差预测模型施加相同的工作条件，在不同工况下采集二者输出数据；基于遗传算法用进给系统模型的热误差数据对进给系统热误差预测模型的关键参数进行优化；用多轮遗传优化得到的最终参数值修正高精度预测模型，以获得最终的热误差预测值。该方法通过综合分析数控机床进给系统的热误差机理，进给系统热误差预测模型并结合数据驱动的遗传优化算法，实现进给系统热误差预测模型的精准预测，为数控机床的高精度加工提供有效支持。 | ||||||
| 36 | 一种基于迁移学习模型的刀具位姿误差预测方法 | CN202510158751.4 | 2025-02-13 | CN119620685A | 2025-03-14 | 王潇翔; 张丹; 孙玉利; 左敦稳 |
| 本发明公开了一种基于迁移学习模型的刀具位姿误差预测方法，属于数控机床领域，通过获取源领域数据、获取目标领域数据、源领域数据处理、源领域数据分层、构建改进Informer模型进行参数训练以及迁移学习等步骤，将空间误差与工艺参数及各轴运动量之间关联，借助迁移学习技术实现对五轴机床工作空间刀具位姿误差预测，从而能够实施有效的误差补偿，提升加工件的精度。 | ||||||
| 37 | 一种考虑电-机-热耦合效应的蜗杆砂轮磨齿机主轴热误差机理-数据建模方法 | CN202411559676.4 | 2024-11-04 | CN119620683A | 2025-03-14 | 曹华军; 赖科旭; 陶桂宝; 侯圣文; 闫鹏辉; 姚景超; 谭艳芳 |
| 本发明公开一种考虑电‑机‑热耦合效应的蜗杆砂轮磨齿机主轴热误差机理‑数据建模方法，步骤包括：1)构建主轴系统热膨胀变形与温度变量之间的关联关系；2)建立主轴系统热平衡方程，并推导主轴热误差与主轴结构吸热的关联关系；3)构建主轴系统产热量关于电‑机‑热变量的数学表达式；4)构建主轴系统散热量关于电‑机‑热变量的数学表达式；5)建立主轴系统热误差关于电‑机‑热变量的理论模型；6)将主轴系统热误差模型求解转换为优化问题，利用HPSO‑GA优化算法进行求解，得到主轴系统热误差。本发明在准确预测主轴热误差的同时，能够揭示主轴系统电‑机‑热耦合效应对热误差的影响。 | ||||||
| 38 | 一种基于深度学习算法的电主轴热误差超前预测方法 | CN202411818540.0 | 2024-12-11 | CN119270767B | 2025-03-14 | 丁志宏; 王郑拓; 孙磊; 韩楠杰; 徐月同 |
| 本发明提供一种基于深度学习算法的电主轴热误差超前预测方法，通过在电主轴表面设置多路温度传感器和位移传感器，采集电主轴表面温度和电主轴末端位移数据，训练由时域卷积网络、门控循环网络以及全连接网络组成的热误差超前预测网络，实现电主轴的热误差超前预测。本发明采用热误差超前预测网络预测电主轴热误差的超前量，能够在误差发生前进行补偿，提高加工精度和电主轴的稳定性，同时，热误差超前预测网络采用多路并联神经网络与全连接网络的设计，增强了模型的适应性和鲁棒性，为不同类型和规格的电主轴提供灵活的解决方案。 | ||||||
| 39 | 一种基于多源温度数据融合激光雕刻机温度补偿控制系统 | CN202411711542.X | 2024-11-27 | CN119200503B | 2025-03-14 | 陈政; 卢会丽; 陈国威 |
| 本发明公开了一种基于多源温度数据融合激光雕刻机温度补偿控制系统，包括：温度采集模块，包括布置在激光雕刻机关键部位的多个温度传感器，用于获取整体温度场分布数据；算法模块，包括：改进型卡尔曼滤波算法，用于消除温度数据噪声；多点加权融合算法，用于对多点温度数据进行空间分布融合计算；热变形预测算法，集成热传导、自然对流与辐射换热模型，用于预测整体系统温度变化；自适应补偿算法，根据实时误差反馈动态调整PID参数；补偿执行模块，用于根据算法模块输出的补偿量对激光雕刻机进行实时位置补偿。 | ||||||
| 40 | 一种用于镜片组件的激光切割控制系统及方法 | CN202510142169.9 | 2025-02-10 | CN119596842A | 2025-03-11 | 孙天祥; 刘振国; 刘天光 |
| 本发明涉及激光切割控制技术领域，尤其涉及一种用于镜片组件的激光切割控制系统及方法。所述方法包括以下步骤：全方位扫描镜片组件以获取点云数据，随后剔除异常点，进行三维重构，生成镜片组件模型，获取切割任务数据并识别切割目标，基于此对镜片组件模型进行优选切割时空排布，生成优化的切割蓝图，根据优选蓝图进行切割路径规划，得到候选切割路径，并对其进行动态补偿，形成补偿切割路径，依据补偿切割路径进行控制参数的映射，得到变化控制参数，进而进行参数置换，以实现精准的智能激光切割控制。本发明实现了更精准、更高效的镜片组件的激光切割控制方法。 | ||||||
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