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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于高斯混合模型的过采样多螺栓松动监测方法及相关装置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：CN116304767B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202211734264.0，技术领域涉及：G06F18/2321；该发明授权基于高斯混合模型的过采样多螺栓松动监测方法及相关装置是由阳劲松;王田天;谢劲松;华茂盛;洪东跑;张小振;方伟光;崔巍巍设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于高斯混合模型的过采样多螺栓松动监测方法及相关装置在说明书摘要公布了：基于高斯混合模型的过采样多螺栓松动监测方法及相关装置，包括：提取不同螺栓松动情况的Lamb波信号，提取特征值并进行特征约减和归一化；将每个少数类分为不同的高斯分量簇并计算每个簇需要产生的新样本的数量；将SMOTE过采样方法用于每个簇；在生成一个新样本后提出了基于KL距离的判据来判断新样本是否为最佳样本；通过SMOTE连续生成新样本，直到满足新样本的数量后，建立KNN模型后获得螺栓松动监测结果。得到的螺栓松动分类结果与实际的螺栓松动情况相接近，分类结果准确，并且克服了传统多螺栓松动监测中没有考虑所有螺栓松动状态的问题。

本发明授权基于高斯混合模型的过采样多螺栓松动监测方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.基于高斯混合模型的过采样多螺栓松动监测方法，其特征在于，包括： 提取不同螺栓松动情况的Lamb波信号，提取特征值并进行特征约减和归一化； 将每个少数类分为不同的高斯分量簇并计算每个簇需要产生的新样本的数量； 将SMOTE过采样方法用于每个簇； 在生成一个新样本后提出了基于KL距离的判据来判断新样本是否为最佳样本； 通过SMOTE连续生成新样本，直到满足新样本的数量后，建立KNN模型后获得螺栓松动监测结果； 生成一个新样本后提出了基于KL距离的判据来判断新样本是否为最佳样本，包括： 在生成一个新样本后，构建两个判据Dra和Der，判断这个新样本是否为最优样本，计算过程如下： 其中表示一个新样本与原始样本簇组成的样本分布，表示原始样本簇的样本分布，pUh表示多数类样本的分布，KL,表示求两个分布之间的KL距离； 通过判断下式是否满足，来判断该新样本是否为最优样本： Dra＜0.5 Der＞0 如果为最优样本则该样本保留，否则丢弃该样本。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中南大学，其通讯地址为：410000 湖南省长沙市岳麓山左家垅；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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