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龙图腾网获悉贵州电网有限责任公司申请的专利一种基于多模态机械波特征的腐蚀缺陷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：CN119804670B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411729335.7，技术领域涉及：G01N29/44；该发明授权一种基于多模态机械波特征的腐蚀缺陷识别方法及系统是由邱实;张伟;蒲阳;余永瑞;胡荣俊;陈巩;令狐文琪;石书甜设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态机械波特征的腐蚀缺陷识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态机械波特征的腐蚀缺陷识别方法及系统，包括：激发多模态机械波，并规划机械波传播路径；布置传感器阵列，采集并同步处理多模态机械波信号；对采集到的多模态机械波信号进行时频分析，提取多模态机械波相位变化特征；基于多模态机械波相位变化特征，结合机械波传播路径信息，定位腐蚀缺陷位置；结合相位变化、振幅衰减和传播路径偏移信息，识别和分类不同类型的腐蚀缺陷。本发明通过多模态机械波的激发和传播路径规划，实现了全面覆盖材料检测区域，减少了信号失真和漏检的可能性，通过时频分析和相位差分析，提高了对微小缺陷的识别能力。

本发明授权一种基于多模态机械波特征的腐蚀缺陷识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态机械波特征的腐蚀缺陷识别方法，其特征在于，包括： 激发多模态机械波，并规划机械波传播路径； 根据规划的机械波传播路径，布置传感器阵列，采集并同步处理多模态机械波信号； 对采集到的多模态机械波信号进行时频分析，提取多模态机械波相位变化特征； 基于多模态机械波相位变化特征，结合机械波传播路径信息，定位腐蚀缺陷位置； 基于腐蚀缺陷位置，结合相位变化、振幅衰减和传播路径偏移信息，识别和分类不同类型的腐蚀缺陷； 所述布置传感器阵列，采集并同步处理多模态机械波信号，包括以下步骤： 在材料表面布置高灵敏度的阵列式超声波传感器，每个传感器捕捉不同机械波模态的信号； 根据有限元仿真得到的多模态机械波传播路径和边界反射特性，调整传感器布置方式； 基于多模态机械波激发波长，设定传感器间距； 根据材料几何特性，沿材料表面均匀布置传感器，并在几何变化处增加布置密度； 对于厚度不均和复杂结构的材料，在材料侧面和后方布置传感器； 利用无缺陷和已知缺陷标准样件，激发多模态机械波，通过传感器采集响应信号，对每个传感器的响应延迟和灵敏度进行校准； 进行多模态机械波的信号高速采集； 每个传感器同步、实时采集不同模态机械波的振幅信息、相位信息和传播时间； 在采集过程中，利用低通滤波器去除高频环境噪声，利用带通滤波器针对激发波频率范围进行定向滤波； 对采集到的多模态机械波的振幅信息、相位信息和传播时间做归一化处理； 所述对采集到的多模态机械波信号进行时频分析，提取多模态机械波相位变化特征，包括以下步骤： 利用小波变换进行时域和频域分析，表达式如下： ； ； 其中，为小波变换后的系数，为尺度参数，为平移参数，为在时间的原始多模态机械波传播信号，为小波基函数，为小波基函数的共轭复数，为信号在尺度下的局部特征，平移量为，为虚数单位，为圆周率，为小波的中心频率，表示对时间进行积分； 提取经小波变换处理后的多模态机械波信号的瞬时相位； 计算相邻时刻相位差，查找相位突变点； 根据材料的波传播特性和噪声水平，通过实验数据设定相位变化量阈值，当相邻时刻相位差大于时，判定为相位突变点； 所述基于多模态机械波相位变化特征，结合机械波传播路径信息，定位腐蚀缺陷位置，包括以下步骤： 结合有限元分析软件对机械波的传播路径模拟结果，根据材料的力学性质和波的模态，通过实验测量，确定不同模态机械波在材料中传播的速度； 每个传感器通过机械波模拟传播路径长度和波速，计算得到机械波从激发到传感器检测到的时间； 在机械波激发点布置基准传感器，基准传感器接收到机械波的时间为基准时间； 其余传感器接收到机械波的时间与基准时间比对，得到基准传感器与其余各传感器之间的时间之差； 基于材料的三维建模结构，设定传感器阵列中每个传感器的定位坐标； 以各个传感器坐标为圆心，时间差与波速的乘积为半径画圆，缺陷位置处于各个圆的交点处，表达式如下： ； 其中，为缺陷位置坐标，机械波在材料中传播速度，为第个传感器与基准传感器的时间差，为传感器数量索引； 采用非线性方程组求解算法，最小化多个圆的误差，得到腐蚀缺陷的位置； 所述结合相位变化、振幅衰减和传播路径偏移信息，识别腐蚀缺陷的类型，包括以下步骤： 提取机械波在材料中传播的特征； 通过计算机械波激发时的振幅和传感器接收时的振幅之差，得到机械波的振幅衰减值； 通过计算机械波到达相同位置，分别有缺陷和无缺陷的情况下的时间差与波速的乘积，得到传播路径偏移值以及相位； 将每个传感器所得到的振幅衰减值、传播路径偏移值和相位差作为一个数据样本； 通过控制实验条件，制造出具有不同腐蚀缺陷类型的样件，并检测腐蚀缺陷类型和对应的特征，并对特征进行腐蚀缺陷类别标签； 使用径向基函数将输入特征映射到高维空间，支持向量机模型的决策函数，通过计算新样本与训练样本之间的相似性，表达式如下： ； 其中，为符号函数，为样本数量，为样本数量索引，为拉格朗日乘子，为第个训练样本的类别标签，为径向基函数，为偏置项； ； 其中，为径向基函数的宽度，为新样本与训练样本之间的欧几里得距离； 使用标注好的特征数据对支持向量机模型进行训练，优化支持向量机模型中的正则化参数和径向基函数的宽度； 通过交叉验证优化正则化参数和径向基函数的宽度； 训练完成后，将检测到的多模态机械波的相位差、振幅衰减和传播路径偏移作为综合特征输入支持向量机模型进行预测，输出腐蚀缺陷的类别标签。

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