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龙图腾网获悉山西广凯机械科技有限公司申请的专利一种基于模糊控制算法的金刚石截齿自适应振动抑制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：CN120406170B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510905067.8，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于模糊控制算法的金刚石截齿自适应振动抑制方法是由叶建兵;包宏强;胡怀玉;杨志远设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模糊控制算法的金刚石截齿自适应振动抑制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模糊控制算法的金刚石截齿自适应振动抑制方法，包括如下步骤：S1.实时采集金刚石截齿加工过程中的多通道信号数据集；S2.获取预处理后的多通道信号数据集；S3.整合形成包含多维动态特征的特征向量；S4.将特征向量输入至模糊控制模块，对各通道信号特征向量进行模糊化处理，实现对加工状态的模糊量化；S5.根据模糊量化结果，利用模糊推理算法生成控制输出量，并通过解模糊化算法将控制输出量转化为可执行的工艺控制指令；S6.将工艺控制指令反馈至加工执行机构。本发明在非稳定加工状态识别中具有更高的敏感性与适应性，能够显著提升振动初期的判别准确率，增强控制系统在复杂扰动下的判断基础。

本发明授权一种基于模糊控制算法的金刚石截齿自适应振动抑制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模糊控制算法的金刚石截齿自适应振动抑制方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.在金刚石截齿加工设备关键部位布设多个高灵敏度传感器，实时采集金刚石截齿加工过程中的多通道信号数据集； S2.对多通道信号数据集进行预处理，获取预处理后的多通道信号数据集； S3.基于预处理后的多通道信号数据集，分别提取振动特征参数、温度特征参数和负载特征参数，整合形成包含多维动态特征的特征向量； S4.将特征向量输入至模糊控制模块，模糊控制模块依据预设的多通道模糊控制规则库及隶属函数，对各通道信号特征向量进行模糊化处理，实现对加工状态的模糊量化； S5.根据模糊量化结果，利用模糊推理算法生成控制输出量，并通过解模糊化算法将控制输出量转化为可执行的工艺控制指令； S6.将工艺控制指令反馈至加工执行机构，实时调整关键工艺参数，包括刀具转速、进给速度和冷却参数，实现对振动状态及温度、负载工况参数的主动抑制； 所述S1包括以下步骤： S11.在金刚石截齿加工设备的主轴端部、刀具固定结构及工件支撑区域布设多组传感器阵列，所述传感器阵列包括振动传感器、温度传感器与负载传感器； S12.在金刚石截齿加工过程中，以固定时间间隔获取多通道信号原始数据流，构建多通道信号数据集，多通道信号数据集中每一条数据与金刚石截齿加工过程中不同传感器采集位置的物理状态相对应，用于反映加工实时动态工况： 其中，表示第个采样点的多通道信号数据，为采样点的时间戳；表示第个振动传感器在时间采集的振动信号，表示第个温度传感器在时间采集的温度信号，表示第个负载传感器在时间采集的负载信号，为总采样点数； 所述S2包括以下步骤： S21.对多通道信号数据集中的每类传感器信号分别进行带通滤波处理，振动信号保留的频段范围为振动信号最小有效频率与最大有效频率之间构成的频率区间，温度信号与负载信号也分别设定对应的最小与最大有效频率，滤除各通道信号中位于非工作频段的噪声与干扰成分，得到经过滤波处理的多通道信号数据集； S22.对经过带通滤波后的每类传感器信号进行去噪处理，以设定长度的时间窗口为单位对每一采样点的信号值取时间窗口内多个连续采样点的平均值，用于平滑各通道信号中的局部波动，获得去噪后的振动信号、温度信号与负载信号组成的多通道信号数据集； S23.将去噪后的多通道信号数据集分别进行归一化处理，并将经过归一化处理后的振动信号、温度信号与负载信号按照对应的时间戳重新组合，形成预处理后的多通道信号数据集； 所述S3包括以下步骤： S31.基于预处理后的多通道信号数据集进行特征提取，获取振动特征参数集，振动特征参数集包括表示振动信号能量强度的均方根值，表示信号最大幅值与有效值之间比值的峰值因子，表示信号在频域内的能量集中频率的主频率分量，用于衡量信号非高斯性与对称性的峭度与偏度； S32.基于预处理后的多通道信号数据集进行特征提取，提取温度特征参数集，温度特征参数集包括表示相邻两个时间点之间温度变化率的瞬时温升率，用于反映局部稳定热状态的滑动窗口平均温度值，用于表征局部热不均匀性的温度波动幅度； S33.基于预处理后的多通道信号数据集进行特征提取，提取负载特征参数集，表示加工过程中平均负载水平的负载特征参数集包括平均切削力，表示单位时间内负载变化程度的切削力波动率，表示超负荷状态下维持时长的负载峰值持续时间； S34.将每一时间点上对应的振动特征参数集、温度特征参数集与负载特征参数集进行融合，整合形成包含多维动态特征的特征向量； 所述S4包括以下步骤： S41.将多维动态特征的特征向量输入至模糊控制模块，作为模糊控制的联合输入量； S42.对多维动态特征的特征向量中的各特征输入变量分别建立模糊语言变量，设定模糊语言值等级为低、中、高，采用隶属函数对特征输入变量进行模糊化处理，构成模糊输入集； S43.构建模糊控制规则库，模糊控制规则库内基于实际加工经验与历史数据分析建立模糊控制规则，输入条件由振动、温度与负载三个通道的模糊等级组成，输出控制等级反映当前加工状态的稳定性； S44.基于隶属函数与模糊控制规则库，对特征输入变量进行模糊推理，生成模糊输出量，加工状态模糊等级设定为稳定、一般、不稳定三个等级； 所述S5包括以下步骤： S51.根据加工状态模糊等级，建立控制输出量模糊集合，依据加工状态等级稳定、一般、不稳定分别定义刀具转速调整量、进给速度调整量与冷却参数调整量的模糊输出等级为降低、不变、提高； S52.基于加工状态等级稳定、一般、不稳定的模糊推理结果分别构造控制输出量隶属函数，控制输出量隶属函数的取值范围表示刀具转速、进给速度及冷却参数各自的调整量； S53.对控制输出量模糊集合进行解模糊化处理，基于动态权重修正的改进型重心解模糊化算法确定各控制输出量的精确数值： 其中，表示对应于刀具转速调整量、进给速度调整量、冷却参数调整量的第个控制量取值，为该控制量取值时对应加工状态等级稳定、一般或不稳定的隶属度，为输出量模糊集合中元素的数量，为动态权重系数，结合金刚石截齿实际加工振动特征的非线性程度确定，依据实时监测的振动信号峭度和峰值因子，动态调整权重系数的大小，使输出量模糊集合中靠近实际振动状态所需的控制量数值的权重系数提高，偏离实际振动状态所需的控制量数值的权重系数降低； S54.将各控制输出量的精确数值转化为具体的工艺控制指令集，包括依据加工状态等级调整后的刀具转速控制指令，用于实时抑制振动幅值；依据加工状态等级调整后的进给速度控制指令，用于适应负载变化；依据加工状态等级调整后的冷却参数控制指令，用于调控加工温度状态，实现对金刚石截齿加工过程振动的实时主动抑制。

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