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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于UUSGSR的数控机床动力刀座降噪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：CN120596812B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202511099074.X，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权一种基于UUSGSR的数控机床动力刀座降噪方法是由刘严;何佳龙;马震骉;杨兆军;周立明;李国发;罗巍;田海龙;马骋;刘伟;杨明东;赵久成;凌智富;王天哲;钱晨辉设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于UUSGSR的数控机床动力刀座降噪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于UUSGSR的数控机床动力刀座降噪方法，属于数控机床伺服刀架动力刀座监测技术领域，本发明方法具体步骤包括：对监测的刀架动力刀座内轴承振动信号进行希尔伯特变换和椭圆滤波预处理；构建非饱和放缩型高斯势随机共振模型处理信号；提出高阶加权谐波噪声比HWHNR作为目标函数，反映信号非线性特征；利用灰狼优化算法对结构参数及阻尼因子进行寻优，得到最优的含有模型结构参数及阻尼因子的欠阻尼非饱和放缩型高斯势随机共振模型UUSGSR，利用此模型对刀架动力刀座内轴承振动信号进行随机共振处理，削弱刀架动力刀座内轴承振动信号所含噪声，提高改进信噪比。综上，本发明方法可实现对刀架动力刀座内轴承振动信号的降噪。

本发明授权一种基于UUSGSR的数控机床动力刀座降噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于UUSGSR的数控机床动力刀座降噪方法，其特征在于：包括如下步骤： 1获取刀架动力刀座内轴承振动信号； 2在原始信号中加入高斯白噪声，更好的模拟低信噪比的实际工况，多稳态系统随机共振动力学模型包含了对时间的记忆性，使随机共振过程具有非马尔可夫性； 3对含有高斯白噪声的刀架动力刀座内轴承振动信号进行预处理，使含有高斯白噪声的刀架动力刀座内轴承振动信号满足随机共振的参数限制条件； 4构建改进的灰狼优化算法； 5构建欠阻尼非饱和放缩型高斯势随机共振模型； 6以构建的高阶加权谐波噪声比HWHNR作为目标函数，利用所述的灰狼优化算法优化欠阻尼非饱和放缩型高斯势随机共振UUSGSR模型，当迭代次数达到最大迭代次数时，停止迭代，输出最优参数对，以及最大HWHNR； 步骤5所述的欠阻尼非饱和放缩型高斯势随机共振UUSGSR模型的势函数为： 6； 其中表示放缩型高斯势函数，和为正实数结构参数，为输入的含有高斯白噪声的刀架动力刀座内轴承振动信号； 欠阻尼条件下，由UUSGSR模型驱动的朗之万方程描述为： 7； 其中，为阻尼因子，和为正实数结构参数，为输入的含有高斯白噪声的刀架动力刀座内轴承振动信号，和分别为幅值和频率，为均值为0、方差为的高斯白噪声，代表噪声强度； 步骤6所述的高阶加权谐波噪声比HWHNR通过分析信号的周期性成分与非周期性成分的比率； 对于含有高斯白噪声的刀架动力刀座内轴承振动信号，自相关函数作为时间延迟的函数定义为： 24； 通过计算多个自相关函数的峰值权重之和，更全面地反映信号的周期性特征，得到高阶加权谐波噪声比HWHNR。

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