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龍圖騰網獲悉中冶京誠工程技術有限公司;北京京誠之星科技開發有限公司申請的專利深孔加工顫振監測方法和裝置及系統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：CN115609346B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202211257497.6，技術領域涉及：B23Q17/09；該發明授權深孔加工顫振監測方法和裝置及系統是由宋則進;李龍;周西康設計研發完成，并于2022-10-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本深孔加工顫振監測方法和裝置及系統在說明書摘要公布了：本發明提供了一種深孔加工顫振監測方法和裝置及系統，該方法包括：采用經驗模態分解方法對采集的原始信號進行預處理，獲得包含加工狀態信息的信號；基于獲得的信號，利用非線性評估指標建立特征向量矩陣；構建基于支持向量機的鏜削顫振識別模型，識別早期顫振狀態；建立鏜床運行狀態判定結果與輸出反饋信息之間的映射關系；通過分析鏜床運行狀態判定結果與輸出反饋信息之間的映射關系，建立基于流形學習與支持向量機的多流形空間嵌入智能決策機制；基于具備連續自適應學習能力的動態識別模型，建立動態模式識別模型的性能評價指標和模型優化策略，對深孔鏜床加工狀態變化的跟蹤描述。本發明能實現深孔加工顫振的在線、實時、精準監測。

本發明授權深孔加工顫振監測方法和裝置及系統在權利要求書中公布了：1.一種深孔加工顫振監測方法，其特征在于，包括： 采用經驗模態分解方法對采集的原始信號進行預處理，獲得包含加工狀態信息的信號，所述包含加工狀態信息的信號包括：振動加速度信號、位移信號、電流信號以及聲壓信號； 基于獲得的所述包含加工狀態信息的信號，利用非線性評估指標建立特征向量矩陣，所述非線性評估指標包括下述中的任意一種或其組合：分形維數、功率譜熵、標準偏差、復雜度； 構建基于支持向量機的鏜削顫振識別模型，識別早期顫振狀態； 基于識別的早期顫振狀態，建立鏜床運行狀態判定結果與輸出反饋信息之間的映射關系； 通過分析鏜床運行狀態判定結果與輸出反饋信息之間的映射關系，建立基于流形學習與支持向量機的多流形空間嵌入智能決策機制； 基于具備連續自適應學習能力的動態識別模型，建立動態模式識別模型的性能評價指標和模型優化策略，對深孔鏜床加工狀態變化的跟蹤描述； 所述動態模式識別模型的性能評價指標包括：分形維數D和L-Z復雜度，所述動態模式識別模型的建立過程包括： 以所述分形維數D和L-Z復雜度作為動態模式識別模型的性能評價指標，通過計算各時間段內的分形維數，建立加工狀態與分形維數D之間的關系；分別計算各個時間段內的L-Z復雜度特征，得到加工狀態與L-Z復雜度之間的關系； 將訓練集特征進行流形學習特征降維，應用網格搜索選取最優參數組合，代入支持向量機建立顫振監測訓練模型； 將加工參數調整后的信號作為測試集，進行信號處理分析和特征降維，代入所述顫振監測訓練模型，判斷顫振監測訓練模型的正確率，若滿足精度要求則輸出模型，若不滿足精度要求則調整模型建立方法，形成所述動態模式識別模型的優化策略。

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