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龍圖騰網恭喜廣東金鼎光學技術股份有限公司申請的專利非球面加工機床的控制方法、裝置和計算機設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119087917B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411572432.X，技術領域涉及：G05B19/408；該發明授權非球面加工機床的控制方法、裝置和計算機設備是由張盛峰;羅水金;羅敏;杜肖劍;陳永俊設計研發完成，并于2024-11-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本非球面加工機床的控制方法、裝置和計算機設備在說明書摘要公布了：本發明提供了一種非球面加工機床的控制方法、裝置和計算機設備，旨在解決現有技術中非球面加工過程中自適應調整和精確控制不足的問題。該方法通過自動化獲取非球面部件的面型數據，生成并實時更新刀具路徑數據，確保加工過程的自適應調整和路徑優化。通過多次迭代測量和路徑更新，提高了加工精度并減少了人工干預。智能控制算法的應用確保了刀具路徑的穩定性與準確性，從而提高了加工效率和產品質量。

本發明授權非球面加工機床的控制方法、裝置和計算機設備在權利要求書中公布了：1.一種非球面加工機床的控制方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、獲取待處理的非球面部件的面型數據，并根據所述面型數據生成所述待處理的非球面部件的刀具路徑數據；其中，根據所述面型數據生成所述待處理的非球面部件的刀具路徑數據，包括：基于所述非球面部件的面型數據，構建所述非球面部件的數字模型；采用非球面加工機床數據優化算法對所述非球面部件的數字模型進行數據處理，得到所述待處理的非球面部件的刀具路徑數據；S2、將所述刀具路徑數據傳輸至所述非球面加工機床，并控制所述非球面加工機床基于所述刀具路徑數據，對所述待處理的非球面部件進行加工處理；控制所述非球面加工機床基于所述刀具路徑數據，對所述待處理的非球面部件進行加工處理，包括：實時監測所述非球面加工機床對所述非球面部件進行加工處理的參數信息，其中，所述參數信息至少包括：刀具位置數據和刀具速度數據；并根據所述參數信息對所述刀具路徑數據進行實時調整，以及采用實時調整后的所述刀具路徑數據對所述待處理的非球面部件進行加工處理，根據所述參數信息對所述刀具路徑數據進行實時調整，包括：采用實時曲面重構算法，基于經預處理的所述參數信息對所述非球面部件的數字模型進行動態調整處理，得到更新后的數字模型，其中，所述更新后的數字模型反應加工過程中所述非球面部件的真實曲面形態；基于更新后的數字模型，對所述非球面加工機床數據優化算法中的參數進行動態調整，并將所述預處理的所述參數信息輸入至動態調整后的非球面加工機床數據優化算法，得到調整后的刀具路徑數據，其中，基于更新后的數字模型，對所述非球面加工機床數據優化算法中的參數進行動態調整，包括：對更新后的數字模型進行幾何分析，提取出幾何特征，其中，所述幾何特征包括：曲率半徑、曲面法線、曲面交叉線、曲面梯度變化值和凹凸數值；采用線性判別分析，識別所述幾何特征中對數據變化貢獻最大的多個目標特征，并對所述多個目標特征進行協方差計算，得到協方差矩陣；計算所述協方差矩陣的特征值和特征向量，并將所述協方差矩陣的特征值和特征向量映射到低維空間中，得到低維特征數據；將所述低維特征數據組成一個初始特征矩陣，其中，所述初始特征矩陣為N×M矩陣，M為目標特征的數量，N為每個目標特征的采樣次數；確定所述初始特征矩陣中每列的均值數，以及所述初始特征矩陣的標準差，令所述初始特征矩陣中的每個特征值減去所述特征值所在列的均值數，并除以所述初始特征矩陣的標準差，得到最終的目標特征矩陣；采用加權求和的方式，將所述目標特征矩陣轉換為多目標適應度函數，并采用所述多目標適應度函數對所述非球面加工機床數據優化算法中的慣性權重和局部搜索參數進行動態調整；S3、再次獲取加工后的所述非球面部件的面型數據，并根據新獲取的所述面型數據，再次生成所述待處理的非球面部件的刀具路徑數據；S4、基于新生成的刀具路徑數據重復執行步驟S2-S3，直至所述待處理的非球面部件全部加工完畢。

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