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龍圖騰網恭喜西南交通大學申請的專利一種基于數據驅動的重載機車一系鋼彈簧損傷檢測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：CN119470644B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25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：202510034245.4，技術領域涉及：G01N29/04；該發明授權一種基于數據驅動的重載機車一系鋼彈簧損傷檢測方法是由陳是扦;向珺玥;王開云;翟婉明;王紅兵設計研發完成，并于2025-01-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于數據驅動的重載機車一系鋼彈簧損傷檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于數據驅動的重載機車一系鋼彈簧損傷檢測方法，屬于重載機車一系彈簧損傷檢測技術領域。所述檢測方法包括以下步驟：S1：獲取重載機車的構架垂向振動響應信號，并對其進行預處理，獲得樣本集；S2：將樣本集劃分為訓練集、測試集與驗證集，并進行標準化處理；S3：構建一系彈簧損傷檢測模型；S4：采用所述訓練集和驗證集對一系彈簧損傷檢測模型進行訓練、調整，獲得最終的一系彈簧損傷檢測模型；S5：采用測試集對最終的一系彈簧損傷檢測模型進行評估驗證，實現目標重載機車的一系鋼彈簧損傷檢測。本發明能夠實現重載機車一系彈簧損傷的智能分級檢測，具有準確高效、泛化能力強等特點，有望發展成為一系彈簧損傷的長期監測方法。

本發明授權一種基于數據驅動的重載機車一系鋼彈簧損傷檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于數據驅動的重載機車一系鋼彈簧損傷檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：S1：獲取重載機車的構架垂向振動響應信號，并對所述構架垂向振動響應信號進行預處理，獲得樣本集；S2：將所述樣本集劃分為訓練集、測試集與驗證集，并對各數據集中的數據進行標準化處理；S3：構建一系彈簧損傷檢測模型，所述一系彈簧損傷檢測模型包括淺層特征提取模塊、多尺度特征提取模塊、自適應特征融合模塊以及故障分類模塊；所述淺層特征提取模塊由卷積神經網絡與有效注意力機制組成；所述多尺度特征提取模塊采用多尺度并行殘差網絡深入挖掘信號的多尺度潛在特征，所述多尺度潛在特征中分支數量與分支尺度的關系式為： （1）式中：為第個分支的特征提取尺度；為分支數量；所述自適應特征融合模塊通過以下子步驟完成并行分支特征的融合：首先，將所述多尺度特征提取模塊提取的多尺度潛在特征通過特征級聯方式進行融合： （2）然后，通過一維卷積自適應學習各分支特征的權重關系，得到特征： （3）式中：為全局平均池化；為一維卷積；為一維卷積核的大小；最后，利用Softmax函數獲得每個分支的權重，并將其賦予各分支，獲得融合特征： （4）式中：為每個分支的注意力權重，且；S4：采用所述訓練集對所述一系彈簧損傷檢測模型進行訓練，并采用所述驗證集調整模型超參數和優化模型結構，獲得最終的一系彈簧損傷檢測模型；S5：采用所述測試集對最終的一系彈簧損傷檢測模型進行評估驗證，實現目標重載機車的一系鋼彈簧損傷檢測。

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西南交通大學，其通訊地址為：610031 四川省成都市金牛區二環路北一段；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”。