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龙图腾网获悉辽宁工程技术大学鄂尔多斯研究院申请的专利基于声发射信号的充填体破坏阶段智能识别方法及系统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：CN121476411B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610031528.8，技术领域涉及：G01N29/14；该发明授权基于声发射信号的充填体破坏阶段智能识别方法及系统是由吕志强;李佳诚;镡冰羽;于天洪;陈驰设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于声发射信号的充填体破坏阶段智能识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及充填体结构健康监测技术领域，公开了基于声发射信号的充填体破坏阶段智能识别方法及系统，方法包括：S1、采集充填体受力过程中的声发射原始信号；S2、对声发射原始信号进行预处理，得到标准化的声发射信号序列；S3、基于标准化的声发射信号序列，通过累积信号强度曲线进行自适应阶段划分，将破坏过程划分为若干阶段；S4、从划分阶段后的声发射信号中提取多尺度特征，并对多尺度特征进行筛选与标准化；S5、构建基于多尺度卷积与Transformer融合的深度神经网络模型，利用筛选后的多尺度特征对深度神经网络模型进行训练；并使用训练好的深度神经网络模型对充填体的破坏阶段进行识别与分类。

本发明授权基于声发射信号的充填体破坏阶段智能识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于声发射信号的充填体破坏阶段智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集充填体受力过程中的声发射原始信号； S2、对所述声发射原始信号进行预处理，得到标准化的声发射信号序列； S3、基于标准化的声发射信号序列，通过累积信号强度曲线进行自适应阶段划分，将破坏过程划分为若干阶段；S3包括：根据所述标准化的声发射信号序列，选取目标参数并计算目标参数累积求和序列以获取累积信号强度曲线；根据所述累积信号强度曲线，进行归一化处理以获取归一化累积信号强度曲线；根据所述归一化累积信号强度曲线，结合预设的能量阈值与时间约束条件，确定多个破坏阶段之间的边界点，从而完成阶段划分； S4、从划分阶段后的声发射信号中提取多尺度特征，并对多尺度特征进行筛选与标准化；S4包括：根据划分阶段后的声发射信号，构造RA值与AF值以获取基础特征集；根据所述基础特征集，对能量、幅度、RA值及AF值进行多尺度滑动窗口统计分析，以获取包含均值、标准差及一阶差分斜率的统计特征集；根据由所述基础特征集与所述统计特征集构成的特征池，进行特征筛选与标准化处理，以获取优化特征集；根据所述优化特征集，通过滑动窗口切分生成三维张量样本； S5、构建基于多尺度卷积与Transformer融合的深度神经网络模型，利用筛选后的多尺度特征对深度神经网络模型进行训练；并使用训练好的深度神经网络模型对充填体的破坏阶段进行识别与分类。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人辽宁工程技术大学鄂尔多斯研究院，其通讯地址为：017010 内蒙古自治区鄂尔多斯市高新技术产业园孵化器B座401室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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