(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111640319.7 (22)申请日 2021.12.2 9 (71)申请人 南京永华机 械有限公司 地址 210000 江苏省南京市江宁区汤山 街 道上峰双阜西路7号 (72)发明人 崔金龙　陈飞　 (74)专利代理 机构 北京众泽信达知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11701 代理人 周振 (51)Int.Cl. G06F 16/27(2019.01) B23Q 17/00(2006.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 数控加工用的定位控制设备定位准确性检 测方法 (57)摘要 本申请提供一种数控加工用的定位控制设 备定位准确性检测方法， 首先通过将数控加工用 的定位控制设备定位准确性检测与区块链相结 合， 利用了区块链的去中心化、 信息不可篡改性、 透明性等特点， 通过优化区块链的智 能合约， 将 马尔可夫模 型和贝叶斯模型均写入到智能合约， 通过模型竞争协议选取两者中最适用于当前数 据的模型， 进而能够提高定位准确性检测的准确 性。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 114357072 A 2022.04.15 CN 114357072 A 1.一种数控加工用的定位控制设备定位 准确性检测方法， 其特 征在于， 包括： 区块链网络系统接收各节点装置上传的数控加工用的定位控制设备的实际定位数据 和自身设定的定位数据； 将所述实际定位数据和自身设定的定位数据输入到智能合约， 所述智能合约包括有马 尔可夫模型和贝叶斯模型， 以及模型竞争协议， 所述模型竞争协议用于根据当前数控加工 用的定位控制设备的唯一标识择一运行马尔可夫模型和贝叶斯模型， 所述智能合约输出数 控加工用的定位控制设备的定位 准确性概率； 将所述定位准确性概率发送至共识节点， 以使所述共识节点对所述定位准确性概率进 行共识； 若共识通过， 则对所述数控加工用的定位控制设备进行定位 准确性检测。 2.根据权利要求1所述的数控加工用的定位控制设备定位准确性检测方法， 其特征在 于， 根据当前数控加工用的定位控制设备的唯一标识择一运行马尔可夫模型和贝叶斯模 型， 包括： 结合一随机数和哈希算法将所述唯一标识编译为哈希字符串； 将所述哈希字符串拆分为多个字符， 并基于预设的字符与实际定位数据和自身设定的 定位数据的对应关系， 生成待定实际定位数据和自身设定的定位数据； 将所述待定实际定位数据和自身设定的定位数据分别输入至所述马尔可夫模型和贝 叶斯模型， 得到对应 每个模型的伪概 率； 运行伪概 率较大的模型。 3.根据权利要求1所述的数控加工用的定位控制设备定位准确性检测方法， 其特征在 于， 还包括： 建立所述马尔可 夫模型和贝叶斯模型； 将所述马尔可 夫模型和贝叶斯模型通过字节码注入的方式注入至所述智能合约； 以及 将所述模型竞争协议 通过字节码注入的方式注入至所述智能合约。 4.根据权利要求1所述的数控加工用的定位控制设备定位准确性检测方法， 其特征在 于， 还包括： 利用第一历史实际定位数据和自身设定的定位数据集训练所述马尔可夫模型， 利用第 二历史实际定位数据和自身设定的定位数据集训练所述贝叶斯模型， 所述第一历史实际定 位数据和自身设定的定位数据集和所述第二历史实际定位数据和自身设定的定位数据集 选自不同数控加工用的定位控制设备在不同历史时间段内的实际定位数据和自身设定的 定位数据。 5.一种数控加工用的定位控制设备定位准确性检测的区块链网络系统， 其特征在于， 包括： 接收模块， 接收各节点装置上传的数控加工用的定位控制设备的实际定位数据和自身 设定的定位数据； 模型输出模块， 将所述实 际定位数据和自身设定的定位数据输入到智能合约， 所述智 能合约包括有马尔可夫模型和贝叶斯模型， 以及模型竞争协议， 所述模型竞争协议用于根 据当前数控加工用的定位控制设备的唯一标识择一运行马尔可夫模型和贝叶斯模型， 所述 智能合约输出 数控加工用的定位控制设备的定位 准确性概率；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114357072 A 2共识模块， 将所述定位准确性概率发送至共识节点， 以使所述共识节点对所述定位准 确性概率进行共识； 定位准确性检测模块， 若共识通过， 则对所述数控加工用的定位控制设备进行定位准 确性检测。 6.根据权利要求5所述的数控加工用的定位控制设备定位准确性检测的区块链网络系 统， 其特征在于， 根据当前数控加工用的定位控制设备 的唯一标识择一运行马尔可夫模型 和贝叶斯模型， 包括： 结合一随机数和哈希算法将所述唯一标识编译为哈希字符串； 将所述哈希字符串拆分为多个字符， 并基于预设的字符与实际定位数据和自身设定的 定位数据的对应关系， 生成待定实际定位数据和自身设定的定位数据； 将所述待定实际定位数据和自身设定的定位数据分别输入至所述马尔可夫模型和贝 叶斯模型， 得到对应 每个模型的伪概 率； 运行伪概 率较大的模型。 7.根据权利要求1所述的数控加工用的定位控制设备定位准确性检测的区块链网络系 统， 其特征在于， 还 包括： 模型建立模块， 建立所述马尔可 夫模型和贝叶斯模型； 模型注入模块， 将所述马尔可夫模型和贝叶斯模型通过字节码注入的方式注入至所述 智能合约； 以及 协议注入 模块， 将所述模型竞争协议 通过字节码注入的方式注入至所述智能合约。 8.根据权利要求1所述的数控加工用的定位控制设备定位准确性检测的区块链网络系 统， 其特征在于， 还 包括： 训练模块， 利用第 一历史实际定位数据和自身设定的定位数据集训练所述马尔可夫模 型， 利用第二历史实际定位数据和自身设定的定位数据集训练所述贝叶斯模型， 所述第一 历史实际定位数据和自身设定的定位数据集和所述第二历史实际定位数据和自身设定的 定位数据集选 自不同数控加工用的定位控制设备在不同历史时间段内的实际定位数据和 自身设定的定位数据。 9.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计 算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至4任一项所述的方法 的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 该计算机程序被 处理器执行时实现权利要求1至4任一项所述的方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114357072 A 3