Page 143 - 2024中国无损检测年度报告
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及损伤状态评估。                                           出作为下一个 TCN block 的输入,且每个 TCN
                                                                 block 的输出采用 concatenate 方式连接后作为
              基于字典融合增强的车载钢轨伤损声发射检测                               多级特征融合模块的输出。本发明的目的在于解
              方法                                                 决现有模型在特征关联和信息保留方面的不足,
              申请号 : CN202411024027.4                             以实现对核电压力管道裂纹扩展情况的实时、有
              公开日期(公开): 2024.11.08                               效监测,提高识别精度,为核电站的安全运行提
                                                                 供有力保障。
              申请(专利权)人 : 哈尔滨工业大学
              发明人 : 宋树帜 ; 章欣 ; 陈逸飞 ; 沈毅
                                                                 管道泄漏裂纹形貌识别方法、装置、设备及可
              摘要 : 本发明公开了一种基于字典融合增强的车                            读存储介质
                                                                 申请号 : CN202411024460.8
              载钢轨伤损声发射检测方法,首先提出了一种镜
              像扩展的自适应局部均值分解算法用于重构多通
                                                                 公开日期(公开): 2024.11.22
              道数据集,以消除信号中的随机噪声,通过镜像
                                                                 申请(专利权)人 : 西安交通大学
              扩展和自适应调整滑动步长,平衡地保留了信号
                                                                 发明人 : 张志芬 ; 于俨龙 ; 黄婧 ; 李永杰 ; 成玮 ;
              的局部细节和全局特征,避免了端点效应和模态
              混叠。同时,开发了一种创新的基于 Cramér's V                        温广瑞 ; 陈雪峰 ; 苏宇

              系数的相关性约束增强型字典融合算法用于训练                              摘要 : 本发明公开了一种管道泄漏裂纹形貌识别
              统一的字典,融合多通道信号中的冗余有效信息,                             方法、装置、设备及可读存储介质,利用改进的
              进一步消除 WRRN。最后,从重构的融合信号中                            重映射函数,对小波时频图进行快速局部拉普拉
              提取样本熵包络,构建自适应阈值,以准确检测                              斯滤波,得到增强后的小波时频图;将增强后的
              伤损,提示工作人员及时维护钢轨。该方法能有                              小波时频图输入预先训练好的管道泄漏裂纹形貌
              效增强伤损特性,检测被噪声淹没的伤损信号,                              识别模型中,得到管道泄漏裂纹形貌;其中,管
              为钢轨伤损分析和评估提供指导。                                    道泄漏裂纹形貌识别模型是利用增强后的小波时
                                                                 频图及其对应的泄漏裂纹形貌作为训练样本,对

              管道焊缝裂纹损伤阶段识别方法、装置、设备                               基于 MSCA-DAA 的卷积神经网络进行训练得到
              及存储介质                                              的,基于 MSCA-DAA 的卷积神经网络包括依次
              申请号 : CN202411024472.0                             连接的多尺度卷积模块、维度感知注意力模块和

              公开日期(公开): 2024.11.22                               全局自注意力层。本发明可以突出表现小波时频
                                                                 图的故障频带,平滑噪声干扰信息,提高后续模
              申请(专利权)人 : 西安交通大学
                                                                 型的分辨能力,从而减少误判,兼顾模型的准确
              发明人 : 张志芬 ; 李永杰 ; 黄婧 ; 于俨龙 ; 成玮 ;                  率和效率。
              温广瑞 ; 陈雪峰 ; 苏宇
              摘要 : 本发明公开了一种管道焊缝裂纹损伤阶段                            一种管道泄漏声发射信号降噪方法及相关装置
                                                                 申请号 : CN202411024459.5
              识别方法、装置、设备及存储介质,将时域和频
              域特征输入训练好的管道焊缝损伤阶段识别模型,
                                                                 公开日期(公开): 2024.12.06
              得到识别结果;管道焊缝损伤阶段识别模型是采
                                                                 申请(专利权)人 : 西安交通大学
              用样本集训练改进的 TCN 网络模型得到的,样本
                                                                 发明人 : 张志芬 ; 于俨龙 ; 黄婧 ; 李永杰 ; 成玮 ;
              集包括以已知损伤阶段作为标签的突发型声发射
              信号对应的时域和频域特征,损伤阶段包括弹性                              温广瑞 ; 陈雪峰 ; 苏宇
              损伤阶段、塑性损伤阶段、强化损伤阶段和颈缩                              摘要 : 本发明公开了一种管道泄漏声发射信号降
              断裂损伤阶段,改进的 TCN 网络模型包括多级特                           噪方法及相关装置,包括:获取管道泄漏时的声
              征融合模块以及与多级特征融合模块连接的全尺                              发射信号和管道未泄漏时的噪声信号;对声发射
              度卷积模块,多级特征融合模块包括至少两个顺                              信号和噪声信号分别进行降采样处理,得到降采
              序连接的 TCN block,前一个 TCN block 的输                    样后的声发射信号和噪声信号;对降采样后的声
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