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申请/专利权人：友机技术(上海)有限公司

摘要：基于信号一致性分析的加工过程异常监测方法，包括如下流程，S1：采集振动信号；S2：对信号进行时域和频域特征的提取；S3：将所提取特征集绘制成雷达图对比分析；S4：对数据提取信号进行加工过程中的稳定指标分析；S5：把数据绘制三维线条对比图；S6：归一化处理；S7：计算各特征的相关系数矩阵；S8：计算每个特征的指标权重；S9：计算综合一致性指标；S10：步骤S1‑S9获得的数据用于加工过程中的异常监测示警。本发明对采集的信号进行时域、频域特征提取，并绘制三维曲线图，对特征矩阵进行归一化处理得到标准矩阵，计算特征协方差矩阵以及指标权重，并将得到各加工信号的综合一致性指标，根据一致性信息来评判加工过程是否出现异常。

主权项：1.基于信号一致性分析的加工过程异常监测方法，其特征在于，包括如下流程，S1：利用安装在机床工作台上的振动传感器，采集多次机床刀具加工过程中产生的振动信号；S2：对采集得到的振动信号进行时域和频域特征的提取，所提取的特征包括均值、有效值、方差、最大值、峰峰值、偏度、峭度、波形因子、脉冲因子、均方频率、重心频率、频谱峭度共计12种特征，共同构成特征集F＝{fj},j＝1,2,......,12；S3：将所提取特征集绘制成雷达图对比分析；S4：对步骤S3获得的数据提取信号进行加工过程中的稳定指标分析，对原始信号进行滑窗，并统一窗口数量，计算每个窗口内的各个特征指标，从而避免因不同进给速度造成信号长度不一，进而导致滑窗数量不统一的情况，且方便对比不同加工情况下同一加工位置处的特征；S5：对步骤S4获得的数据绘制三维线条对比图，对信号滑窗计算得到的特征进行对比；S6：对步骤S5获得的数据特征矩阵计算进行归一化处理，使其无量纲化并得到标准矩阵；S7：对步骤S6获得的数据计算各特征的相关系数矩阵；S8：对步骤S7获得的数据，基于得到的相关系数矩阵计算每个特征的指标权重，得到指标权重W＝{wj},j＝1,2,...,12，通过此计算去除冗余信息，提取各个信号之间的差异信息；S9：基于步骤S8的数据计算综合一致性评估结果，得到综合一致性指标B＝{Bi},i＝1,2,3,...m，其中，Bi是第i个加工信号的综合一致性指标的结果，综合一致性指标反映了信号之间各指标总体的差异信息，两者取值相差越小，信号的一致性就越好；S10：步骤S1-S9获得的数据用于PC机内加工过程异常监测系统软件，实时对机加工过程中的异常进行监测示警。

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