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龙图腾网获悉上海理工大学申请的专利基于表面波和神经网络的轧辊损伤分类识别方法及装置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：CN115097018B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202210890270.9，技术领域涉及：G01N29/44；该发明授权基于表面波和神经网络的轧辊损伤分类识别方法及装置是由孙茂循;陆俊杰;李郝林设计研发完成，并于2022-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于表面波和神经网络的轧辊损伤分类识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于表面波和神经网络的轧辊损伤分类识别方法及装置，通过超声测量系统对样本轧辊表面的不同类型、不同程度的缺陷或损伤进行声学测量，并将分析得到的测量信号特征、对应的缺陷或损伤类型及程度作为训练样本，构建训练数据库，进而利用训练数据库中的数据对BP神经网络进行训练，得到能够对轧辊表面的缺陷和损伤进行智能识别的轧辊表面损伤分类识别模型。由于采用超声表面波对表面缺陷损伤进行检测，不破坏被测轧辊，因此本发明的方法是一种无损的检测方法；由于训练数据中涵盖了多种不同类型、不同程度的缺陷或损伤的数据，因此训练得到的模型能够很好地识别出被测轧辊表面的多种缺陷和损伤，并给出相应的程度信息。

本发明授权基于表面波和神经网络的轧辊损伤分类识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于表面波和神经网络的轧辊损伤分类识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，利用超声测量系统，生成超声表面波，对样本轧辊表面的缺陷或损伤进行声学测量，得到测量信号； 步骤S2，针对不同类型及程度的所述缺陷或损伤，对测量信号的特征进行提取； 步骤S3，将所述测量信号的特征、对应的所述缺陷或损伤的类型及程度组成训练样本，并存储至训练数据库； 步骤S4，建立BP神经网络模型，并利用所述训练数据库对所述BP神经网络模型进行训练，得到训练好的所述BP神经网络模型作为轧辊表面损伤分类识别模型； 步骤S5，利用所述超声测量系统对轧辊表面进行声学测量，采集测量信号，并将该测量信号输入所述轧辊表面损伤分类识别模型，从而得到该轧辊表面的缺陷或损伤类型及程度 其中，所述超声测量系统包括任意波函数发生器、功率放大器、左侧超声换能器、右侧超声换能器、双工器、示波器、第一滤波器、第二滤波器、电脑以及超声换能器夹持装置， 所述任意波函数发生器连接至所述功率放大器及所述示波器， 所述功率放大器连接至所述双工器， 所述双工器连接至所述第一滤波器及所述示波器， 所述示波器还连接至所述第二滤波器及所述电脑， 所述左侧超声换能器连接至所述第一滤波器， 所述右侧超声换能器连接至所述第一滤波器及所述第二滤波器， 所述左侧超声换能器和所述右侧超声换能器均安装在所述超声换能器夹持装置上， 步骤S1包括如下子步骤： 步骤S1-1，将所述样本轧辊安装在所述超声换能器夹持装置中，并调整所述左侧超声换能器及所述右侧超声换能器的位置，使所述缺陷或损伤在其检测区域内，通过所述左侧超声换能器以初始激发频率激发超声表面波及接收反射信号，并通过所述示波器提取所述反射信号的第一幅值信息； 步骤S1-2，通过所述左侧超声换能器以初始激发频率激发超声表面波，通过所述右侧超声换能器接收超声信号，并通过所述示波器提取反射信号的第二幅值信息； 步骤S1-3，通过所述左侧超声换能器激发超声表面波并接收反射信号，并通过任意波函数发生器调整所述超声表面波的激发频率，以预定步长从第一激发频率逐渐增加至第二激发频率，并在此过程中通过所述示波器提取反射信号的第三幅值信息； 步骤S1-4，依次通过所述左侧超声换能器和所述右侧超声换能器激发超声表面波并接收反射信号，并通过所述示波器提取该反射信号到达的第一时间信息； 步骤S1-5，调整所述左侧超声换能器的位置，使其与所述轧辊右端的距离为预定距离，通过所述左侧超声换能器激发超声表面波及接收反射信号，在所述示波器中观察该反射信号的波形，并通过所述功率放大器调整所述波形的高度至预定高度，记录此时所述功率放大器的第一增益； 步骤S1-6，调整所述左侧超声换能器的位置，使其与所述缺陷或损伤的距离为所述预定距离，通过所述左侧超声换能器激发超声表面波及接收反射信号，在所述示波器中观察该反射信号的波形，并通过所述功率放大器调整所述波形的高度至预定高度，记录此时所述功率放大器的第二增益； 步骤S1-7，调整所述左侧超声换能器及所述右侧超声换能器的位置，使所述缺陷或损伤在其检测区域内，通过所述左侧超声换能器激发超声表面波及接收反射信号，并通过所述示波器提取该反射信号到达的第二时间信息； 步骤S1-8，通过所述左侧超声换能器激发超声表面波，通过所述右侧超声换能器接收反射信号，并通过所述示波器提取该反射信号到达的第三时间信息。

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