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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种基于声发射信号的阀门内漏等级预测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：CN116842324B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202310915930.9，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于声发射信号的阀门内漏等级预测方法是由梁利平;张军;徐科军;叶国阳设计研发完成，并于2023-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于声发射信号的阀门内漏等级预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于声发射信号的阀门内漏等级预测方法，解决了现有技术中阀门内漏特征无法自动提取的问题，和建模效率低、预测精度不高的问题。该方法包括：首先，采集阀门在不同内漏速率运行下的声发射信号，并对原始信号进行带通滤波预处理。然后，采用小波散射变换对阀门内漏声发射信号进行特征提取，将2阶散射系数通过时间维度的平均转换为2维特征矩阵，采用ReliefF算法提取最优的散射系数特征。将最优特征子集和压力作为分类模型的输入，使用AdaBoost.M1方法进行分类建模。最终用训练好的AdaBoost.M1模型对未知的阀门内漏声发射信号进行内漏等级的预测。本发明实现了阀门内漏特征的自动提取，提高了阀门内漏声发射信号建模的效率和预测精度。

本发明授权一种基于声发射信号的阀门内漏等级预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于声发射信号的阀门内漏等级预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1:利用阀门内漏检测装置对于不同的阀门内漏速率状态下的阀门阀体处的声发射信号进行采样，其中的数据包括阀门模拟内漏时不同程度的小角度开度的声发射信号数据和对应的先验内漏速率信息，生成数据集； 步骤2:将步骤1中采集到的声发射信号使用巴特沃斯带通滤波器降噪，进行预处理； 步骤3:将预处理后的信号经过小波散射变换，得到三阶散射系数；散射系数通过散射窗口维度的平均转换为1维特征向量；通过ReliefF算法选择适当的特征，减少高维特征的冗余，剩余特征组成特征向量数据集； 步骤4:将步骤3中所得的数据集进行归一化处理，并运用“k折交叉验证”方法进行处理，生成训练集和验证集的组合；训练集样本数据用于训练AdaBoost.M1模型,并使用验证集进行验证，最终确定AdaBoost.M1的迭代次数； 步骤5:对待测的未知内漏等级的阀门内漏声发射信号使用步骤2-步骤4的方法提取特征，输入到生成的确定结构的AdaBoost.M1模型中，进行阀门内漏等级的预测，从而实现基于声发射技术的阀门内漏等级预测。

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