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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利考虑环境噪声影响的微铣颤振辨识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：CN116107202B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202211577699.9，技术领域涉及：G05B13/02；该发明授权考虑环境噪声影响的微铣颤振辨识方法是由万敏;王为康;张卫红;任圆圆;杨昀设计研发完成，并于2022-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑环境噪声影响的微铣颤振辨识方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种考虑环境噪声影响的微铣颤振辨识方法，该方法首先使用两个加速度计同时采集加工过程中工件和机床侧壁位置处的加速度信号；然后使用变遗忘因子递归最小二乘自适应滤波器，借助机床加速度信号对工件加速度信号进行自适应滤波，去除工件加速度信号中包含的环境噪声和周期分量；接着计算滤波后工件加速度信号的功率谱密度；然后利用得到的功率谱密度，计算其对应的峭度、偏斜度等特征，并根据特征值的大小，将其与设定的阈值进行比较，从而准确辨识颤振的发生。

本发明授权考虑环境噪声影响的微铣颤振辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑环境噪声影响的微铣颤振辨识方法，其特征在于步骤如下： 步骤1：以设定的切削参数进行实验，并在实验过程中同时采集工件加速度信号和机床加速度信号，其中加工阶段对应的工件加速度信号为dn，机床加速度信号为mn，式中n表示时间索引； 步骤2：将工件加速度信号dn和机床加速度信号mn送入变遗忘因子递归最小二乘自适应滤波器，得到滤波后工件加速度信号rn： 式中，是权矢量，xn＝[mn,mn-1,...,mn-L+1]T是输入信号矢量，L是滤波器阶数； 步骤3：更新权矢量 其中kn是卡尔曼增益矢量，λn是遗忘因子，Pn-1是输入信号矢量xn-1的自相关矩阵； 步骤4：根据下式更新遗忘因子λn： qn＝xTnP-1n-1xn 式中，qn是中间变量，是qn的功率，是过渡变量，是滤波后工件加速度信号rn的功率，δ是一个很小的正数以防止分母等于零，ap是实验中所采用的轴向切削深度，ap_max是实验所用轴向切削深度的最大值，ξn是收敛因子，ε是设定的收敛阈值，是工件加速度信号的功率，λmax是遗忘因子最大值，是滤波器的输出信号，是滤波器的输出信号的功率； 步骤5：采用下式计算滤波后工件加速度信号rn的功率谱密度： 式中Δt是采样间隔，N是数据点个数，e是自然常数，j是虚数单位，f是频率，Si是频率f对应的谱能量； 步骤6：采用下式计算功率谱密度对应的峭度值f1以及偏斜度值f2： 步骤7：将步骤6得到的结果，与设定好的阈值进行比较，如果高于阈值，则说明加工过程中发生了颤振；如果低于阈值，则说明加工过程是稳定的。

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