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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种基于轻量化神经网络的机车车轮多边形损伤检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：CN120507436B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510999552.6，技术领域涉及：G01N29/04；该发明授权一种基于轻量化神经网络的机车车轮多边形损伤检测方法是由陈是扦;董茂勇;王开云;翟婉明;李宏鹏设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于轻量化神经网络的机车车轮多边形损伤检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于轻量化神经网络的机车车轮多边形损伤检测方法，包括步骤：获取重载机车在不同运行速度和不同车轮多边形磨耗程度组合下的轴箱垂向振动加速度响应信号，对信号进行预处理后，通过快速傅里叶变换获取信号的频域特征，并基于频域特征构建样本数据集，构建车轮多边形损伤检测网络模型，使用样本数据集对模型进行训练，使用训练好的多边形损伤检测网络模型识别车轮多边形磨耗幅值，完成车轮多边形的损伤检测。该方法能够实现重载机车车轮多边形磨耗程度的精准定量检测，具有准确高效、鲁棒性强的特点，同时具有较好的可解释性。

本发明授权一种基于轻量化神经网络的机车车轮多边形损伤检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量化神经网络的机车车轮多边形损伤检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取重载机车在不同运行速度和不同车轮多边形磨耗程度组合下的轴箱垂向振动加速度响应信号； 对信号进行预处理后，通过快速傅里叶变换获取信号的频域特征，并基于频域特征构建样本数据集； 构建车轮多边形损伤检测网络模型，使用样本数据集对模型进行训练；所述车轮多边形损伤检测网络模型包括浅层空间特征提取模块、深度序列特征提取模块、高级特征增强模块和磨耗幅值定量检测模块； 所述浅层空间特征提取模块由深度残差网络和深度可分离卷积网络组成，其中深度可分离卷积网络包括深度卷积网络和逐点卷积网络； 所述高级特征增强模块由空间注意力机制和通道注意力机制组成，用于捕捉特征在不同空间位置间的长距离依赖关系，具体为： 空间注意力机制的输出为： 4； 式中，为空间注意力机制的输出，为空间注意力机制的可学习参数，为频率点总数，和分别为频率点和的特征向量，为频率点处的原始特征，为输入特征； 通道注意力机制的输出为： 5； 式中，为通道注意力机制的输出，为通道注意力机制的可学习参数，为输入通道数，和分别为通道和通道的特征向量； 双注意力机制的最终输出为： 6； 式中，为最终输出，和分别为空间注意力机制和通道注意力机制的输出； 使用训练好的多边形损伤检测网络模型识别车轮多边形磨耗幅值，完成车轮多边形损伤的定量检测。

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