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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种静压转台智能监测系统及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：CN116810490B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310702342.7，技术领域涉及：B23Q17/00；该发明授权一种静压转台智能监测系统及方法是由赵永胜;罗嘉庆;李迎;马弘列;张涛;闫俊设计研发完成，并于2023-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种静压转台智能监测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种静压转台智能监测系统及方法，包括数据采集系统、大数据计算系统、控制系统以及人工智能系统。通过数据采集系统采集转台参数传递给大数据计算系统、控制系统以及人工智能系统，对静压转台的工作状态进行实时动态的监测和评估。建立静压转台以及圆形油垫模型，并通过控制系统来控制各传感单元记录转台的实时参数；通过数据采集系统采集影响静压转台的相关参数，将采集后的数据传入大数据计算系统进行数据归类处理；使用MATLAB搭建人工智能系统，将处理后的数据输入人工神经网络模型进行训练并通过输出值评估和监测静压转台的工作状况；本发明能够实时动态的监测静压转台的工作状况，更加全面准确地了解静压转台的工作性能和状况。

本发明授权一种静压转台智能监测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种静压转台智能监测系统，其特征在于，包括液压泵、数据采集系统以及大数据计算系统；液压泵通过数据采集系统与大数据计算系统连接；所述数据采集系统主要由油箱、流量传感器、压力传感器、位移传感器、温度传感器、圆形油垫、转盘以及油管组成；所述转盘是静压转台的旋转机构，其底部分别由圆形油垫支护，圆形油垫上设有位移传感器与温度传感器；圆形油垫由油箱供油，圆形油垫通过油管与油箱连接，油管上设有流量传感器、压力传感器； 监测系统的实现过程如下： 1建立静压转台以及圆形油垫模型，并通过控制系统来控制各传感单元记录转台的实时参数； 2通过数据采集系统采集影响静压转台的相关参数，包括流量、压力、温度以及膜厚； 3将采集后的数据传入大数据计算系统进行数据归类处理； 4使用MATLAB搭建人工智能系统，将处理后的数据输入人工神经网络模型进行训练并通过输出值评估和监测静压转台的工作状况； 数据采集系统搭建的具体步骤为： 步骤1，建立圆形油垫的雷诺方程形式： 上式中p为压力，h为油膜厚度，Ur为径向速度，Uθ为周向速度，UZ为膜厚变化率，η为粘度； 用有限差分法对雷诺方程离散化： 其中，是r坐标的步长，是θ坐标的步长；i和j分别是r和θ坐标上的数值计数；A1i,j、A2i,j、A3i,j、A4i,j、A5i,j、A6i,j为系数向量，pi+1,j、pi-1,j、pi,j、pi,j-1、pi,j+1表示压强离散化后的节点位置； 油垫轴承的承载能力表达式为： 为无量纲流量，为无量纲承载能力，Pmax为油泵的最大压力，Pr为转台设定的压力，Qr为指定的油泵速率，H0为油膜的初始厚度，R为转盘的半径； 动载荷影响膜厚，油垫的微分动平衡方程为： 其中m为加载重量，g为重力加速度，Ft为动载荷，t为时间； 步骤2，建立人工神经网络训练模型； 将处理以后的数据载入大数据计算系统中进行训练，输出基于静压转台工作性能分类的结果，监测转台的工作状态，提高加工零件的质量以及优化转台的工作性能； 步骤3，基于人工神经网络模型对静压转台进行监测； 人工神经网络模型的程序用MATLAB编写，基于人工神经网络模型对静压转台进行监测的流程为：1首先通过数据采集系统控制静压转台的传感单元，所述传感单元包括流量传感器、压力传感器、位移传感器和温度传感器，通过数据采集系统采集流量、压力、位移、温度以及膜厚，然后通过大数据计算系统将所采集到的流量、压力、位移、温度以及膜厚分为测试集和训练集并将其归一化；2将归一化后的数据输入到人工智能系统进行训练并将分类后的输出值与目标值进行对比；3若输出值与目标值不一样，则对静压转台的相关参数进行实时调整以实现静压转台最优工作状态。

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