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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于融合决策的装备磨损阶段识别方法及系统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：CN120707908B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511202777.0，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权基于融合决策的装备磨损阶段识别方法及系统是由聂延艳;叶子晗;王黎明;李方义;鲁海宁设计研发完成，并于2025-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于融合决策的装备磨损阶段识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于机械装备磨损状态监测技术领域。提出了一种基于融合决策的装备磨损阶段识别方法及系统，提取磨粒样本图像中的磨损率特征、磨损程度特征、切削指数特征、疲劳指数特征和氧化指数特征并分别进行聚类，得到五组离散阶段标签；对五组离散阶段标签进行归一化处理，得到归一化后的数据矩阵；根据所述数据矩阵，采用多种方式分别计算各个特征对应的权重，以各种方式计算的权重的均值为各个特征的最终权重；根据各个特征的最终权重以及归一化后的数据矩阵，计算全部磨粒样本图像的综合得分序列；根据所述综合得分序列进行聚类以得到多个最佳聚类中心，根据最佳聚类中心确定当前的磨损阶段；实现了磨损阶段的更全面和更精准的划分。

本发明授权基于融合决策的装备磨损阶段识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于融合决策的装备磨损阶段识别方法，其特征在于，包括以下过程： 提取多张磨粒样本图像中的磨损率特征、磨损程度特征、切削指数特征、疲劳指数特征和氧化指数特征； 对磨损率特征、磨损程度特征、切削指数特征、疲劳指数特征和氧化指数特征分别进行聚类，得到五组离散阶段标签； 对五组离散阶段标签进行归一化处理，得到归一化后的数据矩阵； 根据所述数据矩阵，采用多种方式分别计算磨损率特征、磨损程度特征、切削指数特征、疲劳指数特征和氧化指数特征对应的权重，以各种方式计算的权重的均值为各个特征的最终权重； 根据各个特征的最终权重以及归一化后的数据矩阵，计算全部磨粒样本图像的综合得分序列； 根据所述综合得分序列进行聚类以得到多个最佳聚类中心，根据最佳聚类中心确定当前的磨损阶段； 磨损率特征为磨粒区域的实际面积，磨损程度特征为等效圆直径超过设定阈值的磨粒数量，切削指数特征为切削磨粒的占比，疲劳指数特征为疲劳磨粒的占比，氧化指数特征为氧化磨粒的占比； 采用熵权法、CRITIC法和变异系数法分别计算磨损率特征、磨损程度特征、切削指数特征、疲劳指数特征和氧化指数特征对应的权重； 磨损率特征的最终权重为磨损率特征的熵权法权重、CRITIC法权重以及变异系数法权重的均值； 磨损程度特征的最终权重为磨损程度特征的熵权法权重、CRITIC法权重以及变异系数法权重的均值； 切削指数特征的最终权重为切削指数特征的熵权法权重、CRITIC法权重以及变异系数法权重的均值； 疲劳指数特征的最终权重为疲劳指数特征的熵权法权重、CRITIC法权重以及变异系数法权重的均值； 氧化指数特征的最终权重为氧化指数特征的熵权法权重、CRITIC法权重以及变异系数法权重的均值； 根据所述综合得分序列进行K-means聚类，计算最佳聚类个数K，得到K个聚类中心，根据聚类中心排序，取相邻的中心点作为阶段边界，得到当前的磨损阶段； 当前的磨损阶段，包括：磨合磨损阶段、稳定磨损阶段、氧化磨损阶段、过渡阶段、加速磨损阶段以及失效阶段。

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山东大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区经十路17923号；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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