西安交通大學武通海獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉西安交通大學申請的專利一種基于磨粒特征優選的磨損狀態精準辨識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：CN117115525B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202311042942.1，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種基于磨粒特征優選的磨損狀態精準辨識方法是由武通海;萬淼;王碩;竇潘;雷亞國設計研發完成，并于2023-08-17向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于磨粒特征優選的磨損狀態精準辨識方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于磨粒特征優選的磨損狀態精準辨識方法，通過運動磨粒圖像分析儀獲取裝備運行過程中磨粒特征構建初始樣本，包括磨粒數量、尺寸、濃度、類型等多維特征；協同磨粒特征關注度和相關系數剔除具有高共線性的特征；以聚類分箱的方式構建磨粒特征隸屬判別方法，將原始磨粒特征劃分為若干磨粒子特征；以樣本平均不純度評價磨粒特征重要性來實現磨粒特征優選，并利用優選后的磨粒特征進行機械裝備磨損狀態評估。本發明以隨機森林模型架構為基礎，通過嵌入磨粒特征預選模塊、密集化模塊和分類模塊建立了機械裝備磨損狀態辨識模型，解決了目前磨損狀態評估中由于磨粒特征選擇不合理導致辨識精度低的問題。
本發明授權一種基于磨粒特征優選的磨損狀態精準辨識方法在權利要求書中公布了：1.一種基于磨粒特征優選的磨損狀態精準辨識方法，其特征在于，具體按照以下步驟實施： 步驟1、采集機械裝備不同磨損狀態下的磨粒特征制作數據庫； 步驟2、建立摩擦學知識引導的磨粒特征預選模塊，通過協同磨粒特征關注度與相關系數的特征篩選策略剔除具有高共線性的特征； 步驟3、建立基于分箱策略的磨粒特征密集化模塊，以聚類分箱的方式構建磨粒特征隸屬判別方法，將原始磨粒特征劃分為若干磨粒子特征； 步驟4、建立融合多級決策的磨損狀態高精度分類模塊，通過評估樣本平均不純度先對磨粒子特征進行重要性評估，然后再通過磨粒子特征的重要性來求原始磨粒特征的重要性，最后根據原始磨粒特征的重要性評估結果對其進行優選，再利用評分機制判別機械裝備磨損狀態； 步驟5、以隨機森林架構為基礎，嵌入上述磨粒特征初篩模塊、密集化模塊和分類模塊，建立基于磨粒特征選擇的磨損狀態辨識模型，實現機械裝備磨損狀態的自動辨識。
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安交通大學，其通訊地址為：710049 陜西省西安市碑林區咸寧西路28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”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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