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龙图腾网获悉安庆精密机电装备智能制造研究院申请的专利一种基于迁移学习的变工况机械加工颤振监测方法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：CN116910579B 。

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：202310777499.6，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种基于迁移学习的变工况机械加工颤振监测方法是由刘尧;孔宪光;王奇斌;康强;陈强;郑健设计研发完成，并于2023-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于迁移学习的变工况机械加工颤振监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于迁移学习的变工况机械加工颤振监测方法。实现步骤为：在不同工况下采集加工过程中机床主轴三个方向上的振动信号，将其中一个工况数据作为源域数据集，其他工况数据作为目标域数据集；利用KMM算法对源域样本赋予权重，使得源域数据的均值靠近目标域数据均值；基于卷积神经网络CNN构建颤振监测模型，将经过加权后的源域样本作为CNN网络的输入，并通过GA算法找到最优超参数组合，完成基于GA‑CNN网络的颤振监测模型的训练。本发明采用基于样本权重自适应的迁移学习方法，使得由加权之后的原始工况数据训练得到的模型可以在变工况、小样本场景下提升在新工况下颤振监测模型的准确性，有效解决在新工况下缺少足够样本时难以有效训练模型的难题。

本发明授权一种基于迁移学习的变工况机械加工颤振监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的变工况机械加工颤振监测方法，其特征在于：采用基于样本迁移学习的方法，以最小化源域数据和目标域数据分布差异为目标，赋予源域数据对应权重，使用加权之后的源域数据训练颤振监测网络，得到适用于变工况、小样本条件下的颤振检测模型； 在不同工况下的机械加工中，采集加工过程中机床主轴三个方向上的振动信号，分别作为源域数据集和目标域数据集，并对所述信号数据进行处理； 在不同工况下的机械加工中，采集加工过程中机床主轴三个方向上的振动信号，分别作为源域数据集和目标域数据集，并对所述信号数据进行处理，包括： 剔除异常值，采用滑动窗口对信号进行截取，对截取后的信号进行傅里叶变换得到信号频谱；将每个窗口内信号的原始时域幅值和频谱进行横向拼接，作为颤振监测模型的输入； 对源域数据集，根据信号频谱分析或观察所加工工件的表面形貌特征，划分不同机械加工状态，作为对应输入信号的状态标签。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人安庆精密机电装备智能制造研究院，其通讯地址为：246008 安徽省安庆市迎江区安庆市迎江经济开发区内环南路8号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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