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龙图腾网获悉徐州丰展机械有限公司申请的专利一种机床震动的检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119803655B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411918795.4，技术领域涉及：G01H17/00；该发明授权一种机床震动的检测方法及系统是由陆卫斌设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机床震动的检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及机床震动检测技术领域，公开了一种机床震动的检测方法及系统，其中，方法包括：采集各区域的震动信号形成第一多源独立信号数据集；对部分混叠的震动信号进行解混叠处理；提取机床震动的时频特征；根据提取的特征构建特征向量集合，输入至机床震动分类模型中；量化各震动源的贡献比例。相较于现有技术中仅能对机床单一区域进行震动信号采集和简单分析，尤其是在震动信号来源复杂、多源混叠的条件下，无法实现准确分离和识别震动源的技术问题，由于本申请通过结合信号解混叠与动态卷积神经网络分类模型，实现了对机床多区域震动信号的精确采集、分离、分析和识别，从而避免了检测结果不准确的问题，提高了机床震动检测准确。

本发明授权一种机床震动的检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种机床震动的检测方法，其特征在于，方法包括： 步骤S10：在目标机床的主轴区域、刀具区域、工作台区域和底座区域安装多源传感器，包括：主轴区域传感器，安装于主轴轴承外壳，用于记录高速旋转的不平衡震动；刀具区域传感器，安装于刀具夹持器上，用于采集切削震动和刀具异常信号；工作台区域传感器，安装于工作台基座，用于捕捉工作台运动或夹持工件不稳定引起的震动；底座区域传感器，安装于机床底座，用于检测外界震动传递至机床的共振干扰； 通过多源传感器实时采集目标机床的各个区域的震动信号形成第一多源独立信号数据集Scollected＝{Sspindle,Stool,Sworkbench,Sbase}，其中，Sspindle为主轴区域的震动信号，Stool为刀具区域的震动信号，Sworkbench为工作台区域的震动信号，Sbase为底座区域的震动信号； 步骤S20：针对刀具区域的震动信号Stool和工作台区域的震动信号Sworkbench进行解混叠处理形成第二多源独立信号数据集，并对第二多源独立信号数据集进行去噪处理生成第三多源独立信号数据集Soptimized， 其中，为主轴区域的去噪信号，为刀具区域解混叠后的信号，为工作台区域解混叠后的信号，为底座区域的去噪信号； 步骤S30：通过对第三多源独立信号数据集Soptimized进行短时傅里叶变换提取得到时频特征分布公式为： 其中，为第三多源独立信号数据集Soptimized中任一信号hτ-t为Hamming窗函数，采样点128个；为信号的时频分布；t为当前信号的时间中心点，f为频率分量的中心值，τ为时间的积分变量，用于遍历信号的整个时间范围； 从时频特征分布中提取机床震动关键特征，包括震动主频分量fmain、震动能量分布Ef和震动幅值动态范围Arange； 为第三多源独立信号数据集Soptimized中任一信号构建特征向量，每个特征向量均包含对应的震动主频分量、震动能量分布和震动幅值动态范围，并生成特征向量集合Voptimized＝{Vspindle,Vtool,Vworlbemch,Vnase}，其中Vspindle,Vtool,Vworkbench,Vbase分别为主轴区域的特征向量、刀具区域的特征向量、工作台区域的特征向量和底座区域的特征向量； 步骤S40：构建机床震动分类模型，分类模型输入为特征向量集合Voptimized，分类模型输出震动因素类别，包括主轴不平衡震动、刀具切削震动、工作台夹持震动和底座环境干扰震动； 步骤S50：量化输出震动因素类别对应的震动源贡献比例并生成检测报告。

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