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龙图腾网获悉中国航发成都发动机有限公司申请的专利一种面向整体叶盘加工的颤振智能监控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：CN120950904B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511483787.6，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种面向整体叶盘加工的颤振智能监控方法及系统是由何春双;吴国炜;李成刚;伍鹏飞;王明中;杨岩设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向整体叶盘加工的颤振智能监控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能制造技术领域，公开了一种面向整体叶盘加工的颤振智能监控方法及系统，通过对整体叶盘加工过程中的多源异构信号降维处理，再通过双路特征融合、迁移学习映射、威布尔三参数预测的级联架构，以并行双路特征融合同时捕获毫秒级颤振突变和长期趋势变化，实现短期—长期特征互补，从而构建基于多层感知机模型的威布尔三参数映射模型，用于刀具剩余加工时间的预测，以及基于注意力机制的线性回归分析模型，用于表面粗糙度Ra预测，能够显著提升模型对复杂工况的刻画能力；再结合迁移学习映射实现不同切削工艺的训练适配，并以神经网络拟合来精准约束的威布尔三参数网络，直接输出剩余稳定加工时间。

本发明授权一种面向整体叶盘加工的颤振智能监控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向整体叶盘加工的颤振智能监控方法，其特征在于，包括： 步骤一、将整体叶盘铣削加工过程中多个传感器的异构信号进行时间轴对齐、滤波和归一化预处理，得到无量纲信号数据；所述异构信号包括整体叶盘加工过程中的三轴振动信号、主轴功率信号以及整体叶盘加工位置在刀具经过后的表面粗糙度数据； 步骤二、采用滑窗采样方法在每个采样窗内提取所述三轴振动信号中的7维振动时域统计量、8维振动频带能量占比以及所述主轴功率信号中的3维功率统计量形成数据集，并将所述数据集中对应采样窗中心时刻实测的表面粗糙度Ra值配对作为标签集； 步骤三、对所述数据集中所有样本赋予对应的权重，并计算所述数据集的加权协方差矩阵；对所述加权协方差矩阵进行对称特征值分解，并按从大到小顺序对分解得到的特征值进行排序，计算前K个特征值之和与所有特征值之和的比值；提取所述比值大于等于预设比率阈值的前K个特征值，将所述数据集降维至所述前K个特征值对应的子空间上，得到降维后的数据集； 步骤四、对三轴振动信号与主轴功率信号进行小波包分解，并采用第一预设参数配置的一维卷积神经网络对分解后的数据进行特征提取，对提取的特征进行全局平均池化处理后，然后以逻辑函数为激活函数的多层感知机计算动态融合门的门控权重，降维后的数据集经过仿射变换，与局部特征加权融合，得到第一综合特征向量； 步骤五、采用迁移学习映射模型对所述第一综合特征向量进行映射，得到迁移后的第二综合特征向量，采用第二预设参数配置的一维卷积神经网络和LSTM网络对迁移后的第二综合特征向量进行特征提取，得到对应的第三综合特征向量；其中，迁移学习映射模型的迁移适配处理层执行线性变换，其中，是迁移对齐后的特征，是变换矩阵，是偏移向量，由、得出，其中为单位矩阵，是的均值，是经特征提取、适配处理得到源域数据的第一综合特征向量集的协方差；是目标域数据的第一综合特征向量集的均值，是的协方差；当输入第一综合特征向量和训练样本属于同一工艺时，输出的第二综合特征向量与输入相同不做任何变换，所述训练样本为所述数据集与所述标签集组成的集合；当输入第一综合特征向量与训练样本不属于同一工艺时，映射参数由输入数据所在工艺中预设下限样本量形成的训练数据集与所述数据集通过线性变换公式计算得到； 步骤六、构建基于多层感知机模型的威布尔三参数映射模型；其中为刀具剩余加工时间预测值，为给定失效概率阈值，为刀具当前加工时间，形状因子是以逻辑函数为激活函数的多层感知机模型输出，尺度因子是以指数函数为激活函数的多层感知机模型输出，位置因子是以线性整流函数为激活函数的多层感知机模型输出，以第三综合特征向量为输入，采用多层感知机模型作为拟合函数的方法，分析获得威布尔三参数映射模型中的、、；并以第三综合特征向量为输入，对应的表面粗糙度Ra为输出，构建基于注意力机制的线性回归分析模型； 步骤七、获取整体叶盘铣削加工过程中的三轴振动信号、主轴功率信号并进行时间轴对齐、滤波和归一化预处理，得到无量纲信号数据，采用步骤二至步骤五的方法获得对应的第三综合特征向量；根据得到的第三综合特征向量，利用所述线性回归分析模型分析获得整体叶盘加工位置在刀具经过后的表面粗糙度数据，利用所述威布尔三参数映射模型分析获得刀具剩余加工时间的预测值。

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