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龙图腾网恭喜中核武汉核电运行技术股份有限公司申请的专利一种基于机器学习的涡流信号缺陷深度分析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：CN115308298B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202210990461.2，技术领域涉及：G06F17/16；该发明授权一种基于机器学习的涡流信号缺陷深度分析方法是由冯美名;张文哲;廖思宇;魏文斌;陈姝;张益成设计研发完成，并于2022-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的涡流信号缺陷深度分析方法在说明书摘要公布了：本发明具体涉及一种基于机器学习的涡流信号缺陷深度分析方法，包括如下步骤：1构建已知缺陷矩阵X；2构建已知缺陷相位行向量Y；3根据已知缺陷矩阵X和已知缺陷相位行向量Y生成径向基网络Net；4构建未知缺陷信号向量x；5将径向基网络Net和未知缺陷信号向量x输入仿真函数sim，输出未知缺陷信号向量x对应的相位角θ；6将相位角θ与深度对应表写成一个长度为180的向量D；7根据向量D，查出步骤5得到的相位角θ查出对应的缺陷深度Dθ％。本发明的基于机器学习的涡流信号缺陷深度分析方法，利用该人工神经网络预测未知缺陷的相位角，利用相位角与深度对应表给出缺陷深度。

本发明授权一种基于机器学习的涡流信号缺陷深度分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的涡流信号缺陷深度分析方法，其特征在于，包括如下步骤：1构建已知缺陷矩阵X；2构建已知缺陷相位行向量Y；3根据已知缺陷矩阵X和已知缺陷相位行向量Y生成径向基网络Net；4构建未知缺陷信号向量x；5将径向基网络Net和未知缺陷信号向量x输入仿真函数sim，输出未知缺陷信号向量x对应的相位角θ；6将相位角θ与深度对应表写成一个长度为180的向量D；7根据向量D，查出步骤5得到的相位角θ查出对应的缺陷深度Dθ％；步骤1中，将每个已知缺陷的高频差分信号截取一段长度为M的水平分量h和垂直分量v，并用一个长度为2M的列向量表示，N个已知缺陷依次排列构成一个2M×N的已知缺陷矩阵X；步骤2中，将步骤1中的N个已知缺陷相位角度数取整，依次排列构成一个长度为N的已知缺陷相位行向量Y；步骤4中，将要检测的未知缺陷的高频差分信号截取一段长度为M的水平分量hx和垂直分量vx，并用一个长度为2M的缺陷信号向量表示。

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