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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于极坐标的铣削加工弯矩数据可视化表达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：CN116127159B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202310170121.X，技术领域涉及：G06F16/904；该发明授权一种基于极坐标的铣削加工弯矩数据可视化表达方法是由赵建骅;刘彤彤;蒋腾远;周竞涛;王明微;何德泽设计研发完成，并于2023-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于极坐标的铣削加工弯矩数据可视化表达方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于极坐标的铣削加工弯矩数据可视化表达方法，通过分析铣削加工中的弯矩信号，将从弯矩信号中提取的幅值特征和齿形占比特征投入弯矩极坐标模型中进行可视化表达，并通过时序叠加的方式构建铣削加工过程中的弯矩时序模型，使得该模型在对弯矩受力信号进行时序表达的同时，对刀具状态进行清晰且稳定的刻画。该方法通过理论公式推导的方式使得构建的弯矩极坐标模型更加稳定，提取信号特征投入模型使得该模型能够对加工信号数据中包含的现实的客观物理意义的特征进行更加清晰、准确的表达，有利于人们对实际加工中所发生的情况进行认知。

本发明授权一种基于极坐标的铣削加工弯矩数据可视化表达方法在权利要求书中公布了：1.一种基于极坐标的铣削加工弯矩数据可视化表达方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：构建全齿信号数据的弯矩极坐标模型； 式中：表示为刀具齿数，表示为单个全齿信号数据内，每个单齿信号的次序；为单个全齿信号数据内，每个单齿信号数据的幅值特征，，为单个全齿信号数据内，每个单齿信号数据的齿形占比特征，；所述齿形占比特征指单齿信号数据内齿形信号数据的数据量占整体的比例； 步骤2：获取原始弯矩信号数据后，提取所有全齿信号数据的幅值特征和齿形占比特征；包括以下子步骤： 步骤2.1：数据预处理：根据矢量和公式对原始弯矩信号数据中的弯矩X与弯矩Y进行矢量和构建，获得其弯矩矢量和后并进行滤波降噪，再对其进行空值插补以保证数据时序的完整性，得到完整时序的弯矩矢量和信号数据； 步骤2.2：提取幅值特征：表示为；为步骤2.1得到的完整时序的弯矩矢量和信号数据中作为数据获取起始的一个单齿信号数据的极大值点，的坐标为，往后顺延一个单齿信号数据的数据量T，并设置极值取值误差范围，使得下一个单齿的极大值取值范围为，在这个范围内取其极大值点为，取其坐标为，以此迭代获取至N个幅值特征：以及与其对应的坐标；将所有的全齿信号数据的幅值特征的坐标构建为； 将所有的全齿信号数据的幅值特征构建为； 步骤2.3：提取齿形占比特征：在单个全齿信号数据中，将每一个单齿信号数据中齿形信号数据的数据量与单齿信号数据的数据量做比，得到齿形占比特征，并记录为；将所有的全齿信号数据的齿形占比特征构建为； 步骤3：将刀具齿数以及步骤2得到的幅值特征和齿形占比特征带入步骤1构建的全齿信号数据的弯矩极坐标模型，得到连续的单个全齿信号数据的弯矩极坐标模型可视化表达，再将可视化表达进行顺序叠加，实现铣削加工弯矩数据的可视化表达。

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