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龍圖騰網恭喜南京理工大學申請的專利一種基于PSO-SVM-RFE的機器人銑邊顫振多元特征融合方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116922367B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-10發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210325519.1，技術領域涉及：B25J9/16；該發明授權一種基于PSO-SVM-RFE的機器人銑邊顫振多元特征融合方法是由鄭侃;孟丹;廖文和;王濤;張磊設計研發完成，并于2022-03-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于PSO-SVM-RFE的機器人銑邊顫振多元特征融合方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于PSO?SVM?RFE的機器人銑邊顫振多元特征融合方法。首先，對加速度信號進行預處理，通過消除齒頻及其倍頻凸顯顫振初期頻率；其次，將預處理后的加速度信號進行時域、頻域以及時頻域變換，得到由波形因子、重心頻率及能量熵組成的特征向量集；然后，基于支持向量機遞歸特征消除法SVM?RFE，研究不同特征量對銑邊顫振的敏感程度，構建多元特征分類模型；接著，運用粒子群算法PSO將排序前3的敏感特征融合為新的顫振特征，由顫振閾值將銑邊過程分為穩定狀態、顫振初期及劇烈顫振三個階段；最后，編寫以上算法程序計算融合特征，并通過機器人銑邊實驗數據驗證識別結果。本發明可有效解決機器人銑邊顫振信號特征量選擇問題，提高顫振識別精度。

本發明授權一種基于PSO-SVM-RFE的機器人銑邊顫振多元特征融合方法在權利要求書中公布了：1.一種基于PSO-SVM-RFE的機器人銑邊顫振多元特征融合方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1、對加速度傳感器采集到的振動信號進行預處理：采用巴特沃斯濾波器去除高頻噪聲信號；對去噪后的信號進行頻譜分析，使用頻率去除算法FEA去除齒通頻率及其倍頻；步驟2、加速度信號顫振特征提取：對預處理后的加速度信號分別進行時域、頻域以及時頻域變換提取出對應的時域、頻域以及時頻域特征量；步驟3、基于SVM-RFE進行特征向量權重排序：基于步驟2得到的時域、頻域以及時頻域特征量，組合成特征向量集，使用支持向量機遞歸特征消除法SVM-RFE，將特征量向量集作為輸入，得到排序后的特征向量集；步驟4、多元特征融合：基于粒子群優化算法PSO，對步驟3特征向量集中排列前三的敏感特征，以成本函數最大為優化目標進行多元特征融合，融合后的特征代入SVM中進行顫振監測精度驗證。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京理工大學，其通訊地址為：210094 江蘇省南京市孝陵衛200號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。