镗杆工作状态实时监测系统

发明专利无效专利

申请号：
CN201110332199.4
IPC分类号：B23Q17/12
申请日期：
2011-10-28
申请人：
浙江大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	镗杆工作状态实时监测系统
申请号	CN201110332199.4	申请日期	2011-10-28
法律状态	权利终止	申报国家	中国
公开/公告日	2012-06-13	公开/公告号	CN102490086A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	B23Q17/12 ? IPC结构图谱： B 作业；运输 B2 成型 B23 机床；其他类目中不包括的金属加工 B23Q 机床的零件、部件或附件，如仿形装置或控制装置（在车床或镗床上使用的各类刀具入B23B 27/00）；以特殊零件或部件的结构为特征的通用机床；不针对某一特殊金属加工用途的金属加工机床的组合或联合 B23Q17/00 机床上的指示或测量装置（用于刀具或工件的进给运动，切削速度或位置的自控制或调节入B23Q 15/00）〔3，4〕 B23Q17/12 用于指示或测量振动的	IPC分类号	B;2;3;Q;1;7;/;1;2查看分类表>
申请人	浙江大学	申请人地址	浙江省杭州市西湖区浙大路38号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	浙江大学	当前权利人	浙江大学
发明人	曹衍龙;管佳燕;李结冻;姜胜利;魏明哲;尹海;徐朋;陈小龙;何元峰;张恒;沈海云;李博;杨将新
代理机构	浙江杭州金通专利事务所有限公司	代理人	赵芳;徐关寿

摘要

镗杆工作状态实时监测系统，包括信号检测装置、上位机和中间站；上位机对振动信号的分析处理包括：分别对每组历史振动信号建立特征向量；将每组特征向量与对应的状态信息分别作为输入参数和输出参数构建学习样本；选择核函数，输入训练样本到支持向量机中进行样本训练，获得基于支持向量机的分类模型；计算实时振动信号的特征向量，输入到分类模型中进行模式识别，模式识别判断当前镗杆是处于稳定状态或颤振状态；待识别样本作为新的学习样本增添到支持向量机中，以提高分类模型的识别能力。本发明具有安装方便、响应速度快、抗干扰能力强的优点。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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