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龙图腾网恭喜浙江理工大学;浙江精工集成科技股份有限公司申请的专利一种基于电阻法的碳纤维碳化质量监测方法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：CN119555753B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202510119789.0，技术领域涉及：G01N27/04；该发明授权一种基于电阻法的碳纤维碳化质量监测方法是由程晓颖;傅建根;乔洪磊;丁盛;吴震宇设计研发完成，并于2025-01-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于电阻法的碳纤维碳化质量监测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于电阻法的碳纤维碳化质量监测方法，包括如下步骤：将电桥电路测量仪器连接到一对测量轴上；将连续生产线的碳纤维丝束缠绕在一对测量轴上；启动电桥电路测量仪器，通过电桥电路测量仪器自动调整可调电阻的值，保持电桥平衡；电桥电路测量仪器连续测量测量轴间每根碳纤维丝束的电阻值；碳纤维丝束的电阻值发生波动，通过构建深度学习框架提取与电阻值波动相关的特征，分别从已知合格样品电阻值和生产中实测的碳纤维丝束电阻值得到预测电阻和实测电阻的波形图；通过预测电阻和实测电阻的波形图规律对比，判断碳纤维丝束是否存在质量问题。本发明能高效、准确的监测碳纤维生产过程中的电阻值，从而对碳纤维进行在线质量监测。

本发明授权一种基于电阻法的碳纤维碳化质量监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于电阻法的碳纤维碳化质量监测方法，其特征在于：包括如下步骤：1），准备电桥电路测量仪器，并将电桥电路测量仪器通过线路连接到一对测量轴上；2），将在碳化炉中连续生产线的碳纤维丝束通过S型缠绕在上述一对测量轴上；3），启动电桥电路测量仪器，通过电桥电路测量仪器自动调整其可调电阻的值，以保持电桥平衡；在电桥平衡状态下，电桥电路测量仪器连续测量两根测量轴之间的每根碳纤维丝束的电阻值；4），由于碳纤维丝束在生产过程中的电阻值会发生波动，通过构建深度学习框架提取与电阻值波动相关的特征，构建深度学习模型；再从已生产的合格样品中随机挑选两批若干碳纤维丝束测量电阻值，作为深度学习模型的训练集和验证集，得到预测电阻波形图；同时，基于步骤3）实测的碳纤维丝束电阻值，作为深度学习模型的测试集并得到实测电阻波形图；其具体为：4-1），输入基于正弦函数模拟的电阻值时间序列数据，基于这些时间点计算每个点的正弦值；对电阻值数据进行归一化预处理得到训练集、验证集和测试集；即，根据测量所得的电阻值数据对其进行自定义归一化处理，该计算公式为：，其中是归一化后的电阻值，最终作为正弦波的振幅，是实际的电阻值，和分别是电阻的最大值和最小值；得到归一化的电阻值数据后，将它们映射到正弦波形图上；该正弦波的形式为：，其中是振幅，f是频率，t是时间，是相位；每个点的正弦值的表现形式为：data=np.sintime_steps，其中，sin是numpy库中的一个函数，计算time_steps中每个元素的正弦值，并将结果存储在变量data中；4-2），定义网络结构，使用一个单层RNN和一个全连接层；在RNN神经网络的每一轮训练中，使用MSELoss作为损失函数；通过反向传播更新模型参数，使用Adam优化器进行梯度下降来训练神经网络，每次迭代时，模型接受一个时间步长的输入，进行前向传播和反向传播，更新权重参数；其中，所述MSELoss损失函数如下式： ;式中，是样本的数量，是真实的目标值，是模型预测的值；均方误差通过计算每个样本的预测值与真实值之间的差异平方，再对所有样本的平方误差求平均值，从而得到一个平均的误差度量；4-3），使用验证集数据评估模型性能，根据结果调整超参数，并重新训练模型以优化模型；在测试阶段，模型使用前面训练的权重从序列的第一个数据点开始进行递归预测，并输出最终的预测电阻和实测电阻波形图；5），将步骤4）的预测电阻波形图与实测电阻波形图进行波动规律对比，以判断碳纤维丝束是否存在质量问题。

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