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龙图腾网获悉济南章力机械有限公司申请的专利一种卧式数控镗铣床镗铣过程故障识别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：CN120116022B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510600227.8，技术领域涉及：B23Q17/00；该发明授权一种卧式数控镗铣床镗铣过程故障识别方法是由孙庆海;韩纪光;韩纪强;牛作文;郭书超;刘恩喜;赵延良;胡东阳设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种卧式数控镗铣床镗铣过程故障识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及镗铣故障识别技术领域，具体涉及一种卧式数控镗铣床镗铣过程故障识别方法。该方法包括：在镗铣床的主轴壳体与刀具连接处安装应变式三维传感器，获取三个方向上振动力数据段；对振动力数据段进行分析获取该振动力数据段的残差项；根据每个振动力数据段的残差项在残差图内的分布情况分别获取各振动力数据段内的离群数据，进而得到获取离群数据点；在空间直角坐标系内进行聚类得到类簇，进而得到均值点；基于一个类簇内离群数据点的分布情况和该类簇的类簇中心与均值点的连线获取该类簇内离群数据点的离群异常程度；根据离群数据点的离群异常程度判断镗铣过程是否发生故障。本发明能够准确识别镗铣过程的装夹松动或主轴故障。

本发明授权一种卧式数控镗铣床镗铣过程故障识别方法在权利要求书中公布了：1.一种卧式数控镗铣床镗铣过程故障识别方法，其特征在于，该方法包括： 在镗铣床的主轴壳体与刀具连接处安装应变式三维传感器，获取预设时段内空间直角坐标系三个方向上的力并分别组成振动力数据段；对振动力数据段进行分析获取该振动力数据段的残差项； 根据每个振动力数据段的残差项在残差图内的分布情况分别获取各振动力数据段内的离群数据；根据各振动力数据段内的离群数据获取离群数据点； 将离群数据点映射到空间直角坐标系内并进行聚类得到类簇；根据振动力数据段内三个方向上的力都不为离群数据的时刻对应的力得到均值点； 在空间直角坐标系内，基于一个类簇内离群数据点的分布情况和该类簇的类簇中心与均值点的连线获取该类簇内离群数据点的离群异常程度； 根据离群数据点的离群异常程度判断离群数据点是否为异常离群点；基于预设时段内异常离群点的数量判断镗铣过程是否发生故障； 所述对振动力数据段进行分析获取该振动力数据段的残差项，包括： 对一个方向的振动力数据段进行STL时序分解，得到该振动力数据段中的残差项，残差项中包括不同的残差点，一个残差点与该振动力数据段中的一个数据相对应； 所述根据每个振动力数据段的残差项在残差图内的分布情况分别获取各振动力数据段内的离群数据，包括： 在一个振动力数据段的残差项的残差图中，获取残差图中的一个残差点左侧相邻的预设数量个残差点和右侧相邻的预设数量个残差点，记为该残差点的邻居点；获取该残差点距离残差图中残差中轴的距离并归一化得到距离特征项；按照横轴顺序对邻居点和该残差点进行排列得到局部点集合，每个邻居点到该残差点之间的距离的和与局部点集合中每两个相邻的点之间的距离的标准差相乘，得到局部连续分布特征项；将距离特征项和归一化后的局部连续分布特征项相乘得到该残差点的离群程度；基于每个振动力数据段中每个数据对应的残差点的离群程度获取离群数据；残差中轴为残差图中y=0的直线； 所述根据各振动力数据段内的离群数据获取离群数据点，包括： 对于一个离群数据，将该离群数据对应时刻的三个方向上力组成一个数据点，记为离群数据点； 所述根据振动力数据段内三个方向上的力都不为离群数据的时刻对应的力得到均值点，包括： 将振动力数据段内三个方向上的力都不为离群数据的一个时刻对应的三个方向上的力组成正常数据点，分别求取所有正常数据点中包含的三个方向上的力的均值，得到X轴均值、Y轴均值和Z轴均值，组成均值点； 所述基于一个类簇内离群数据点的分布情况和该类簇的类簇中心与均值点的连线获取该类簇内离群数据点的离群异常程度，包括： 获取一个类簇内一个离群数据点与其他离群数据点之间的欧式距离的最小值，记为最小距离；将该类簇内每个离群数据点对应的最小距离的均值和标准差相乘并归一化得到簇内分布特征项；获取该类簇的类簇中心与均值点的连线，并得到连线与空间直角坐标系三个轴的夹角，角度最小的夹角记为最小角度，其他两个角度分别记为第一角度和第二角度；分别求取最小角度与第一角度和第二角度的角度差，将两个角度差的和求倒并归一化得到该类簇的方位特征项；簇内分布特征项与方位特征项的和为该类簇内离群数据点的离群异常程度。

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