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龍圖騰網獲悉山西廣凱機械科技有限公司申請的專利一種基于模糊控制算法的金剛石截齒自適應振動抑制方法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：CN120406170B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510905067.8，技術領域涉及：G05B13/04；該發明授權一種基于模糊控制算法的金剛石截齒自適應振動抑制方法是由葉建兵;包宏強;胡懷玉;楊志遠設計研發完成，并于2025-07-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于模糊控制算法的金剛石截齒自適應振動抑制方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于模糊控制算法的金剛石截齒自適應振動抑制方法，包括如下步驟：S1.實時采集金剛石截齒加工過程中的多通道信號數據集；S2.獲取預處理后的多通道信號數據集；S3.整合形成包含多維動態特征的特征向量；S4.將特征向量輸入至模糊控制模塊，對各通道信號特征向量進行模糊化處理，實現對加工狀態的模糊量化；S5.根據模糊量化結果，利用模糊推理算法生成控制輸出量，并通過解模糊化算法將控制輸出量轉化為可執行的工藝控制指令；S6.將工藝控制指令反饋至加工執行機構。本發明在非穩定加工狀態識別中具有更高的敏感性與適應性，能夠顯著提升振動初期的判別準確率，增強控制系統在復雜擾動下的判斷基礎。

本發明授權一種基于模糊控制算法的金剛石截齒自適應振動抑制方法在權利要求書中公布了：1.一種基于模糊控制算法的金剛石截齒自適應振動抑制方法，其特征在于，包括如下步驟： S1.在金剛石截齒加工設備關鍵部位布設多個高靈敏度傳感器，實時采集金剛石截齒加工過程中的多通道信號數據集； S2.對多通道信號數據集進行預處理，獲取預處理后的多通道信號數據集； S3.基于預處理后的多通道信號數據集，分別提取振動特征參數、溫度特征參數和負載特征參數，整合形成包含多維動態特征的特征向量； S4.將特征向量輸入至模糊控制模塊，模糊控制模塊依據預設的多通道模糊控制規則庫及隸屬函數，對各通道信號特征向量進行模糊化處理，實現對加工狀態的模糊量化； S5.根據模糊量化結果，利用模糊推理算法生成控制輸出量，并通過解模糊化算法將控制輸出量轉化為可執行的工藝控制指令； S6.將工藝控制指令反饋至加工執行機構，實時調整關鍵工藝參數，包括刀具轉速、進給速度和冷卻參數，實現對振動狀態及溫度、負載工況參數的主動抑制； 所述S1包括以下步驟： S11.在金剛石截齒加工設備的主軸端部、刀具固定結構及工件支撐區域布設多組傳感器陣列，所述傳感器陣列包括振動傳感器、溫度傳感器與負載傳感器； S12.在金剛石截齒加工過程中，以固定時間間隔獲取多通道信號原始數據流，構建多通道信號數據集，多通道信號數據集中每一條數據與金剛石截齒加工過程中不同傳感器采集位置的物理狀態相對應，用于反映加工實時動態工況： 其中，表示第個采樣點的多通道信號數據，為采樣點的時間戳；表示第個振動傳感器在時間采集的振動信號，表示第個溫度傳感器在時間采集的溫度信號，表示第個負載傳感器在時間采集的負載信號，為總采樣點數； 所述S2包括以下步驟： S21.對多通道信號數據集中的每類傳感器信號分別進行帶通濾波處理，振動信號保留的頻段范圍為振動信號最小有效頻率與最大有效頻率之間構成的頻率區間，溫度信號與負載信號也分別設定對應的最小與最大有效頻率，濾除各通道信號中位于非工作頻段的噪聲與干擾成分，得到經過濾波處理的多通道信號數據集； S22.對經過帶通濾波后的每類傳感器信號進行去噪處理，以設定長度的時間窗口為單位對每一采樣點的信號值取時間窗口內多個連續采樣點的平均值，用于平滑各通道信號中的局部波動，獲得去噪后的振動信號、溫度信號與負載信號組成的多通道信號數據集； S23.將去噪后的多通道信號數據集分別進行歸一化處理，并將經過歸一化處理后的振動信號、溫度信號與負載信號按照對應的時間戳重新組合，形成預處理后的多通道信號數據集； 所述S3包括以下步驟： S31.基于預處理后的多通道信號數據集進行特征提取，獲取振動特征參數集，振動特征參數集包括表示振動信號能量強度的均方根值，表示信號最大幅值與有效值之間比值的峰值因子，表示信號在頻域內的能量集中頻率的主頻率分量，用于衡量信號非高斯性與對稱性的峭度與偏度； S32.基于預處理后的多通道信號數據集進行特征提取，提取溫度特征參數集，溫度特征參數集包括表示相鄰兩個時間點之間溫度變化率的瞬時溫升率，用于反映局部穩定熱狀態的滑動窗口平均溫度值，用于表征局部熱不均勻性的溫度波動幅度； S33.基于預處理后的多通道信號數據集進行特征提取，提取負載特征參數集，表示加工過程中平均負載水平的負載特征參數集包括平均切削力，表示單位時間內負載變化程度的切削力波動率，表示超負荷狀態下維持時長的負載峰值持續時間； S34.將每一時間點上對應的振動特征參數集、溫度特征參數集與負載特征參數集進行融合，整合形成包含多維動態特征的特征向量； 所述S4包括以下步驟： S41.將多維動態特征的特征向量輸入至模糊控制模塊，作為模糊控制的聯合輸入量； S42.對多維動態特征的特征向量中的各特征輸入變量分別建立模糊語言變量，設定模糊語言值等級為低、中、高，采用隸屬函數對特征輸入變量進行模糊化處理，構成模糊輸入集； S43.構建模糊控制規則庫，模糊控制規則庫內基于實際加工經驗與歷史數據分析建立模糊控制規則，輸入條件由振動、溫度與負載三個通道的模糊等級組成，輸出控制等級反映當前加工狀態的穩定性； S44.基于隸屬函數與模糊控制規則庫，對特征輸入變量進行模糊推理，生成模糊輸出量，加工狀態模糊等級設定為穩定、一般、不穩定三個等級； 所述S5包括以下步驟： S51.根據加工狀態模糊等級，建立控制輸出量模糊集合，依據加工狀態等級穩定、一般、不穩定分別定義刀具轉速調整量、進給速度調整量與冷卻參數調整量的模糊輸出等級為降低、不變、提高； S52.基于加工狀態等級穩定、一般、不穩定的模糊推理結果分別構造控制輸出量隸屬函數，控制輸出量隸屬函數的取值范圍表示刀具轉速、進給速度及冷卻參數各自的調整量； S53.對控制輸出量模糊集合進行解模糊化處理，基于動態權重修正的改進型重心解模糊化算法確定各控制輸出量的精確數值： 其中，表示對應于刀具轉速調整量、進給速度調整量、冷卻參數調整量的第個控制量取值，為該控制量取值時對應加工狀態等級穩定、一般或不穩定的隸屬度，為輸出量模糊集合中元素的數量，為動態權重系數，結合金剛石截齒實際加工振動特征的非線性程度確定，依據實時監測的振動信號峭度和峰值因子，動態調整權重系數的大小，使輸出量模糊集合中靠近實際振動狀態所需的控制量數值的權重系數提高，偏離實際振動狀態所需的控制量數值的權重系數降低； S54.將各控制輸出量的精確數值轉化為具體的工藝控制指令集，包括依據加工狀態等級調整后的刀具轉速控制指令，用于實時抑制振動幅值；依據加工狀態等級調整后的進給速度控制指令，用于適應負載變化；依據加工狀態等級調整后的冷卻參數控制指令，用于調控加工溫度狀態，實現對金剛石截齒加工過程振動的實時主動抑制。

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