西北工业大学吴宝海获国家专利权
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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于加速度信号的铣削加工过程振动状态监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：CN116690310B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202310770898.X，技术领域涉及：B23Q17/09；该发明授权基于加速度信号的铣削加工过程振动状态监测方法及系统是由吴宝海;郑天飞;刘子钵;张钊;张莹设计研发完成，并于2023-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于加速度信号的铣削加工过程振动状态监测方法及系统在说明书摘要公布了：为了解决现有通过建立动力学模型识别振动状态的方法难以保障识别效果可靠性，以及基于人工智能技术建立识别模型的方法仅能识别单一指标且易发生漏报错报的技术问题，本发明提出了一种基于加速度信号的铣削加工过程振动状态监测方法。本发明通过能量最强的本征模态分量的标准差std识别到不稳定振动状态后，再结合铣削信号xn和颤振相关分量en的标准差的比值stdr进一步区分两种不稳定振动状态，涵盖的振动状态种类比较全面。由于采用两种识别指标快速地识别不稳定振动的发生，因此能够准确地区分剧烈振动和颤振，不会发生漏报错报。
本发明授权基于加速度信号的铣削加工过程振动状态监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于加速度信号的铣削加工过程振动状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：采集铣削时的加速度信号并降噪，得到纯净的铣削信号； 步骤2：经验模态分解所述铣削信号，得到一系列本征模态分量，计算能量最强的本征模态分量的标准差，将所述标准差与预设阈值一比对，若小于阈值一，则当前为稳定的受迫振动状态，返回步骤1；若大于等于阈值一，则当前为不稳定的振动状态，进入步骤3； 步骤3：利用滤波器将铣削信号分离为受迫振动分量和颤振相关分量，从而从所述铣削信号中提取颤振相关分量； 步骤4：计算所述颤振相关分量的幅值标准差与铣削信号的幅值标准差的比值，将所述比值与预设阈值二比对，若小于阈值二，则当前为剧烈振动状态；若大于等于阈值二，则当前为颤振状态。
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