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龙图腾网获悉兰州交通大学申请的专利一种无源无线动车组制动盘螺栓预紧力实时监测组件、装置及其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：CN119935384B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202510341654.9，技术领域涉及：G01L5/24；该发明授权一种无源无线动车组制动盘螺栓预紧力实时监测组件、装置及其系统是由商跃进;任宇星;董雅宏;李娜;杨翊珉;冯怡宁;徐玉洁;冯闯设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无源无线动车组制动盘螺栓预紧力实时监测组件、装置及其系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无源无线动车组制动盘螺栓预紧力实时监测组件、装置及其系统，属于轨道交通智能运维运行安全监测技术领域，其中，制动盘螺栓预紧力实时监测组件包括制动盘螺栓本体，螺栓本体的螺杆内封装有沿螺杆伸展方向设置且用于感知制动盘螺栓本体预紧力变化的芯轴，螺栓本体的螺头内封装有与芯轴连接的传感器和与传感器连接的信号处理器。本发明提供的无源无线动车组制动盘螺栓预紧力实时监测组件、装置及其系统对制动盘螺栓预紧力在运行中的变化情况实时监测，监测精度高、时效性高和维护成本低，便于操作和应用。

本发明授权一种无源无线动车组制动盘螺栓预紧力实时监测组件、装置及其系统在权利要求书中公布了：1.一种无源无线动车组制动盘螺栓预紧力实时监测装置，其特征在于，包括： 显示终端， 多个中继器，每个中继器之间相互联通； 以及多个无源无线动车组制动盘螺栓预紧力实时监测组件，且所述中继器和所述监测组件之间一一对应连接，每个所述中继器接收对应监测组件中发送的螺栓预紧力状态信号后汇聚至所述显示终端； 所述监测组件配置有信号接收单元、信号处理单元； 所述信号接收单元用于接收制动盘螺栓产生轴向变形后采集的螺栓预紧力状态信号； 所述信号处理单元对所述螺栓预紧力状态信号进行预先训练、异常数据筛除、序列相关与分解处理、小波包分解、频段能量筛选得到历史特征向量；以及将所述历史特征向量输入支持向量机分类模型进行训练得到螺栓状态检测模型，获得制动盘螺栓预紧力监测信号； 筛选得到历史特征向量以及将所述历史特征向量输入支持向量机分类模型进行训练得到螺栓状态检测模型，包括以下步骤： 传感器实时采集螺栓轴向变形引起的电阻变化信号并转换为电压信号0-5V，使用仪表放大器增益放大信号100倍，通过低通滤波器设置截止频率2kHz以去除高频噪声，采用16位ADC模块将模拟信号转换为数字信号，分辨率达0.076mVLSB； 以1秒为窗口长度计算窗口内10,000个数据点的均值和标准差，若某一个数据点超出范围，则标记为异常，同时采用线性插值法替换异常值； 使用最小二乘法拟合线性趋势项，并从原始信号中扣除；将经扣除后数字信号分解为6个本征模态函数IMF，提取与预紧力相关的低频分量IMF1-IMF3； 对预处理后的数字信号进行4层小波包分解得到16个子频带，计算各子频带信号的能量值，筛选能量占比前3的频段组成特征向量； 利用时域特征的均值、方差和峰值因子，以及频域特征筛选选定3个频段能量值，构建6维历史特征向量F： ； 式中，为均值；为标准差；峰值因子；能量值，xi表示子频带信号能量，i表示子频带序号，K取值[1，N]，N为每个子频带信号的数据点数量； 按照7：3划分训练集和测试集，采用5折交叉验证优化支持向量机SVM模型超参数，并利用训练集进行模型训练，利用测试集评估模型：准确率≥98.5%和混淆矩阵的对角线占比＞97%； 将实时特征向量输入训练好的支持向量机SVM模型，并结合预设报警阈值，判断和输出螺栓预紧力状态； 当预紧力下降＞15%额定值，则螺栓预紧力状态为松动； 当预紧力上升＞10%额定值，则螺栓预紧力状态为过紧； 其余，螺栓预紧力状态为正常； 当一段时期内新增数据≥500组时，触发模型微调并更新支持向量；若模型准确率连续3次测试＜95%，启动全量重训练。

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