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龙图腾网获悉阿帕斯数控机床制造(上海)有限公司申请的专利一种基于振动谱耦合的数控机床健康诊断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：CN121350510B 。

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：202511919103.2，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于振动谱耦合的数控机床健康诊断方法及系统是由潘宇文;许洺鑫;邹智强;林志俭设计研发完成，并于2025-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于振动谱耦合的数控机床健康诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于振动谱耦合的数控机床健康诊断方法及系统，属故障诊断领域。其中，该方法包括通过能量自适应捕获得到原始电能并转换为稳定电能，得到耦合系数矩阵；基于耦合系数矩阵进行稳定性评估，得到动态稳定性裕度；基于动态稳定性裕度构建早期故障风险预测模型，得到故障发展时间预测值；基于三阶共振模态耦合系数筛选出故障耦合频率组合，基于故障耦合频率组合进行动态参数补偿，得到靶向性参数补偿量；基于靶向性参数补偿量补偿对应参数，并进行全域知识进化。本发明实现了通过振动谱耦合分析、能量自捕获、动态稳定性评估及知识进化机制，实现了早期故障的敏感捕捉、预测性维护与自适应补偿，提升了机床健康管理的智能化水平。

本发明授权一种基于振动谱耦合的数控机床健康诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于振动谱耦合的数控机床健康诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：通过能量自适应捕获得到原始电能并将所述原始电能转换为稳定电能，为储能电池充电，并得到三阶共振模态耦合系数，基于所述三阶共振模态耦合系数构建耦合系数矩阵；所述能量自适应捕获具体为：通过压电发电和电磁发电将机床振动转换为所述原始电能；通过所述稳定电能驱动微处理器采集数控机床的振动加速度信号，通过数字积分将所述振动加速度信号转化为振动速度信号；预定义一组关键共振频率，通过敲击测试和空转测试锁定一组核心共振频率，基于所述核心共振频率的任意组合形成多组重点监测三元组；分段处理所述振动速度信号，对每段所述振动速度信号应用窗函数并进行傅里叶变换，得到每段振动速度信号在特定所述核心共振频率处的傅里叶系数；对于每个满足的所述重点监测三元组，得到所述三阶共振模态耦合系数，数学描述为，其中，为三阶共振模态耦合系数，M为信号分段总数，为第m段信号在核心共振频率处的傅里叶系数，为第m段信号在核心共振频率处的傅里叶系数，为第m段信号在核心共振频率处的傅里叶系数，*为复共轭；集合所述三阶共振模态耦合系数构建三维的所述耦合系数矩阵，将三维的所述耦合系数矩阵展平为二维形式； 步骤S2：基于所述耦合系数矩阵进行稳定性评估，得到动态稳定性裕度； 步骤S3：基于所述动态稳定性裕度构建早期故障风险预测模型，并得到故障发展时间预测值； 步骤S4：当所述故障发展时间预测值超出预设阈值范围时，基于所述三阶共振模态耦合系数筛选出故障耦合频率组合，基于所述故障耦合频率组合进行动态参数补偿，得到靶向性参数补偿量； 步骤S5：基于所述靶向性参数补偿量补偿对应参数，并进行全域知识进化，全域知识指部署于所有同类机床上的智能监测系统的共享模型参数集，所述全域知识进化具体为：初始化全局共享知识模型，下发至各个数控机床；获取各个数控机床的核心知识模型；基于所述核心知识模型更新所述全局共享知识模型，数学描述为，其中，为t+1时刻的全局共享知识模型，为t时刻的全局共享知识模型，为融合学习率，G为参与本轮学习的数控机床的数量，为第g台机床的核心知识模型。

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