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龙图腾网获悉中冶京诚工程技术有限公司;北京京诚之星科技开发有限公司申请的专利深孔加工颤振监测方法和装置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：CN115609346B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202211257497.6，技术领域涉及：B23Q17/09；该发明授权深孔加工颤振监测方法和装置及系统是由宋则进;李龙;周西康设计研发完成，并于2022-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本深孔加工颤振监测方法和装置及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种深孔加工颤振监测方法和装置及系统，该方法包括：采用经验模态分解方法对采集的原始信号进行预处理，获得包含加工状态信息的信号；基于获得的信号，利用非线性评估指标建立特征向量矩阵；构建基于支持向量机的镗削颤振识别模型，识别早期颤振状态；建立镗床运行状态判定结果与输出反馈信息之间的映射关系；通过分析镗床运行状态判定结果与输出反馈信息之间的映射关系，建立基于流形学习与支持向量机的多流形空间嵌入智能决策机制；基于具备连续自适应学习能力的动态识别模型，建立动态模式识别模型的性能评价指标和模型优化策略，对深孔镗床加工状态变化的跟踪描述。本发明能实现深孔加工颤振的在线、实时、精准监测。

本发明授权深孔加工颤振监测方法和装置及系统在权利要求书中公布了：1.一种深孔加工颤振监测方法，其特征在于，包括： 采用经验模态分解方法对采集的原始信号进行预处理，获得包含加工状态信息的信号，所述包含加工状态信息的信号包括：振动加速度信号、位移信号、电流信号以及声压信号； 基于获得的所述包含加工状态信息的信号，利用非线性评估指标建立特征向量矩阵，所述非线性评估指标包括下述中的任意一种或其组合：分形维数、功率谱熵、标准偏差、复杂度； 构建基于支持向量机的镗削颤振识别模型，识别早期颤振状态； 基于识别的早期颤振状态，建立镗床运行状态判定结果与输出反馈信息之间的映射关系； 通过分析镗床运行状态判定结果与输出反馈信息之间的映射关系，建立基于流形学习与支持向量机的多流形空间嵌入智能决策机制； 基于具备连续自适应学习能力的动态识别模型，建立动态模式识别模型的性能评价指标和模型优化策略，对深孔镗床加工状态变化的跟踪描述； 所述动态模式识别模型的性能评价指标包括：分形维数D和L-Z复杂度，所述动态模式识别模型的建立过程包括： 以所述分形维数D和L-Z复杂度作为动态模式识别模型的性能评价指标，通过计算各时间段内的分形维数，建立加工状态与分形维数D之间的关系；分别计算各个时间段内的L-Z复杂度特征，得到加工状态与L-Z复杂度之间的关系； 将训练集特征进行流形学习特征降维，应用网格搜索选取最优参数组合，代入支持向量机建立颤振监测训练模型； 将加工参数调整后的信号作为测试集，进行信号处理分析和特征降维，代入所述颤振监测训练模型，判断颤振监测训练模型的正确率，若满足精度要求则输出模型，若不满足精度要求则调整模型建立方法，形成所述动态模式识别模型的优化策略。

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