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龙图腾网恭喜哈尔滨国铁科技集团股份有限公司;哈尔滨工业大学申请的专利一种基于改进映射融合特征与阈值的车轮擦伤检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：CN113870895B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202110973876.4，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权一种基于改进映射融合特征与阈值的车轮擦伤检测方法是由沈毅;常永祺;章欣;黄俐;王艳;刘金明;郭晓棠;张军;王军;李博设计研发完成，并于2021-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进映射融合特征与阈值的车轮擦伤检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进映射融合特征与阈值的车轮擦伤检测方法，所述方法如下：一：加载P组车轮声发射信号，从每组信号中提取七种特征，并确定各组特征的极值及计算P组特征极值的平均值；二：以获取的平均值为检测阈值，对声发射信号进行初步检测，计算各特征的擦伤信号检出率与精准率，对多维特征进行特征筛选，获得低维特征参数集，将低维特征参数集映射融合获得一维融合特征；三：计算映射融合特征的标准差、均值和最小值，计算每个时间窗内的改进自适应检测阈值，依据改进自适应阈值判别算法，判别各个特征是否属于擦伤信号，完成车轮擦伤声发射信号检测。本发明能够大幅度提高车轮擦伤信号检出率与检测精度，满足列车安全运行保障要求。

本发明授权一种基于改进映射融合特征与阈值的车轮擦伤检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进映射融合特征与阈值的车轮擦伤检测方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：步骤一：加载获取的P组包含擦伤与噪声的车轮声发射信号XNi，从每组信号XNi中提取七种特征：均方根值、熵、峭度频谱、偏度频谱、梅尔谱倒谱系数、伽玛谱倒谱系数和三阶小波能量熵，并确定各组特征的极值及计算P组特征极值的平均值，其中Ni代表每组声发射信号的长度，即采样点个数，i＝1,2,...,P；步骤二：以步骤一获取的P组特征极值的平均值为检测阈值，对声发射信号进行初步检测，计算各特征的擦伤信号检出率与精准率，对得到的多维特征进行特征筛选，获得检出率和精准率更高的、包含更多擦伤信息的低维特征参数集代表筛选得到的低维特征参数集维数，Ni′为每种特征参数集的长度，依据多特征映射融合算法，将低维特征参数集ES2*Ni′映射融合获得一维映射融合特征具体步骤如下：1设定步骤一获取的P组特征极值的平均值AR,AE,AK,AS,AM,AG和AX为各特征的检测阈值，超过阈值的信号即为擦伤信号，与已知擦伤信号进行比对，不同信号即为干扰信号；2利用擦伤信号检出率F1和精准率F2对获得的多维特征进行筛选，其中： 式中，La代表声发射信号中实际存在的擦伤信号数目，Ld和Li分别代表被特征检测出的擦伤信号数目和干扰信号数目；3设计加权综合系数融合擦伤信号检出率和精准率，具体表示为：J＝ε1F1+ε2F2 式中，εi表示各性能评价指标重要性的权重，依据多特征映射融合算法，将特征集映射融合获得一维映射融合特征4依据擦伤信号检出率F1、精准率F2和综合系数J，对特征集Ei进行筛选，获得检出率和精准率更高的、包含更多擦伤信息的低维特征参数集设计构建映射融合算法关键变换矩阵其中： 式中，“T”和“-1”分别代表转置运算和求逆运算，为统一向量；5利用变换矩阵将低维特征参数集映射为一维映射融合特征其中： 步骤三：将步骤二获得的一维映射融合特征划分为若干个时间窗，每个时间窗内含有长度为α的映射融合特征Hvβ，依据擦伤信号检出率F1、精准率F2综合系数J选取最合适长度的α，计算Hvβ的标准差、均值和最小值，结合相关系数计算每个时间窗内的改进自适应检测阈值ATH，依据改进自适应阈值判别算法，判别各个特征是否属于擦伤信号，完成车轮擦伤声发射信号检测，具体步骤如下：1映射一维映射融合特征划分为θ个时间窗，每个时间窗内含有长度为α的映射融合特征Hvβ，获得更多车轮擦伤的时间信息，其中：Hvβ＝{Hvm,m＝1+β-1δ,...,α+β-1δ}；式中，δ为时间窗口的滑动间隔，通常取δ＝α3，β＝1,2,...,θ，g·为取整函数；θ＝gNi′α；2计算一个时间窗α内的映射融合特征Hvβ的标准差Sv，其中： 式中，表示求一个时间窗α内的映射融合特征Hvβ平均值的运算；3依据Hvβ的标准差、均值和最小值，改进自适应检测阈值ATH计算被划分为两种情况： 式中，H代表整段映射融合特征min·代表取最小值运算，λ,ω1和ω2分别代表由工作条件决定的环境参数变量；4依据改进自适应检测阈值ATH计算公式，根据擦伤信号检出率F1、精准率F2和综合系数J选取最合适时间窗长度α，并得到最佳检测阈值ATH；5根据4中获得的改进自适应检测阈值ATH，进行车轮擦伤信号判别，判别方法如下式： 如果计算结果R为1，则该特征属于擦伤信号；反之，则属于噪声信号；判别各个特征是否属于擦伤信号，完成车轮擦伤声发射信号检测。

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