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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种变速轮对多边形损伤在线智能诊断方法、设备及介质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：CN117197533B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202310970949.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种变速轮对多边形损伤在线智能诊断方法、设备及介质是由李东泰;张洁设计研发完成，并于2023-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种变速轮对多边形损伤在线智能诊断方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种变速轮对多边形损伤在线智能诊断方法、设备及介质，其中方法包括：基于变速工况轨道车辆车轮多边形振动信号，按照故障类型分类整理故障数据；基于时域到时频域的映射变换，将振动信号转换为时频域图像；基于时频域图像绘制旋转角度目标框，标注反映故障特征的图像纹理，制作故障标签文件；将故障数据的时频域图像与对应的故障标签文件作为训练集；基于训练集对旋转目标识别神经网络进行训练，得到车轮多边形故障诊断模型；基于数据采集设备获取车轮的振动信号并转换为测试集图像；基于车轮多边形故障诊断模型对测试集图像进行识别分类，诊断车轮多边形故障。本发明可广泛地应用于变速轨道车辆车轮多边形损伤的在线智能诊断。

本发明授权一种变速轮对多边形损伤在线智能诊断方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种变速轮对多边形损伤在线智能诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：基于变速工况下的轨道车辆车轮多边形振动信号，按照故障类型分类整理故障数据； 步骤2：基于时域到时频域的映射变换，将所述振动信号转换为时频域图像，从而将故障诊断问题转换为图像分类问题； 步骤3：基于所述时频域图像绘制旋转标注目标框，用带倾斜角度的封闭多边形对反映故障特征的目标图像纹理进行标注； 步骤4：制作故障标签文件，将故障数据的时频域图像与对应的故障标签文件作为训练集； 步骤5：基于所述训练集对旋转目标识别神经网络进行训练，得到车轮多边形故障诊断模型； 步骤6：基于数据采集设备获取目标轨道车辆车轮的振动信号，并基于时域到时频域的映射变换转换为测试集图像； 步骤7：基于所述车轮多边形故障诊断模型对所述测试集图像进行识别分类，诊断车轮多边形故障； 步骤2和步骤6中，对振动信号施加的从时域到时频域的映射转换方法包括Cohen类时频变换，所述Cohen类时频变换为： 其中，表示时频变换表示形式，表示时间，表示频率，和均表示核函数；表示移位与调频变换基函数，表示虚数单位，表示频移，表示时移；是的模糊函数； 步骤3中，所述旋转标注目标框的参数包括，其中，是旋转标注目标框中心的横坐标，是旋转标注目标框中心的纵坐标，是旋转标注目标框的长边宽度，是旋转标注目标框的短边宽度，是旋转标注目标框的长边和轴之间的夹角； 步骤5中，训练旋转目标识别神经网络的过程包括：在数据加载部分增加所述旋转标注目标框的旋转角度参数，将角度离散化，训练所述旋转目标识别神经网络对所述旋转标注目标框的角度进行分类识别。

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