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龙图腾网获悉湖南省计量检测研究院申请的专利基于机器学习的机车振动模式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：CN119862465B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510352624.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于机器学习的机车振动模式识别方法及系统是由柏文琦;肖克;向德设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的机车振动模式识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及机车振动模式识别技术领域，一种基于机器学习的机车振动模式识别方法及系统，包括：获取目标机车的实时振动加速度，根据感应倾斜角度及实时振动加速度计算实时偏差角度，判断实时偏差角度是否大于偏差阈值，若大于，则对实时振动加速度进行振动调节，得到目标振动加速度，若不大于，则将实时振动加速度作为目标振动加速度，通过历史振动数据集对原始振动识别模型进行机器学习，得到目标振动识别模型，根据目标振动加速度，利用目标振动识别模型对目标机车进行机车振动模式识别。本发明可减少机车振动模式识别过程中的人力资源消耗，提高机车振动模式识别的准确性。

本发明授权基于机器学习的机车振动模式识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的机车振动模式识别方法，其特征在于，所述方法包括： 利用预构建的加速度传感器采集目标机车的实时振动信号，其中，实时振动信号包括：横向振动信号、纵向振动信号及垂直振动信号； 对所述实时振动信号进行模数转换及误差处理，得到实时振动加速度，其中，实时振动加速度包括：实时横向加速度、实时纵向加速度及实时垂直加速度； 利用预构建的重力感应装置获取目标机车的感应倾斜角度，根据所述实时振动加速度计算振动倾斜角度，根据所述感应倾斜角度及振动倾斜角度，计算目标机车的实时偏差角度； 判断所述实时偏差角度是否大于预设的偏差阈值； 若所述实时偏差角度大于偏差阈值，则根据所述实时偏差角度对实时振动加速度进行振动调节，得到目标振动加速度； 若所述实时偏差角度不大于偏差阈值，则将所述实时振动加速度作为目标振动加速度； 获取目标机车的历史振动数据集，根据历史振动数据集设定目标机车的原始振动值域，其中，原始振动值域包括：横向振动值域、纵向振动值域及垂直振动值域； 根据所述原始振动值域及预构建的卷积神经网络，构建原始振动识别模型，利用所述历史振动数据集对原始振动识别模型进行机器学习，得到目标振动识别模型，其中，目标振动识别模型包括目标振动值域，且构建所述目标振动值域，包括： 获取振动训练数据，将振动训练数据输入至原始振动识别模型，得到振动模式标签及振动预测值，其中，振动预测值包括：预测横向加速度、预测纵向加速度及预测垂直加速度； 将振动预测值与原始振动值域进行比对，得到模型识别结果，其中，模型识别结果为模式标签，根据模型识别结果及振动模式标签，确定差异标签，并基于差异标签在原始振动值域中确定差异振动值域； 在振动预测值中确定差异振动值域对应的差异加速度，若差异加速度小于差异振动值域中的最小值，则利用所述差异加速度替换差异振动值域中的最小值，得到目标振动值域，若差异加速度大于差异振动值域中的最大值，则利用差异加速度替换差异振动值域中的最大值，得到目标振动值域； 根据所述目标振动加速度，利用目标振动识别模型对目标机车进行机车振动模式识别。

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湖南省计量检测研究院，其通讯地址为：410014 湖南省长沙市雨花区香樟路396号；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”。