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龙图腾网获悉哈尔滨理工大学申请的专利金属粉末烧结复合层硬质合金摩擦振动行为时频表征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：CN119540570B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202410708454.8，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权金属粉末烧结复合层硬质合金摩擦振动行为时频表征方法是由佟欣;张浩;王守猛;王熙越设计研发完成，并于2024-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本金属粉末烧结复合层硬质合金摩擦振动行为时频表征方法在说明书摘要公布了：一种金属粉末烧结复合层硬质合金摩擦振动行为时频表征方法，它涉及一种摩擦振动行为时频表征方法。本发明为了解决现有的时频方法分析时对图像特征纹理的提取不够深入，提取的特征不够广泛说服力不强，需要结合时域与频域分析，而改进的时频分析方法往往需要数据的适配，缺乏泛用性的问题。本发明的步骤包括对采集到的摩擦振动数据文件进行预处理；对采集到的振动信号进行降噪处理；获取振动信号时频分析图像；对时频图像进行灰度化处理；对振动信号时频图像进行特征提取；基于MIC最大互信息系数‑BP神经网络方法对振动行为特征进行降维筛选；基于振动行为的测试系统稳定性表征曲线拟合。本发明属于摩擦振动行为表征技术领域。

本发明授权金属粉末烧结复合层硬质合金摩擦振动行为时频表征方法在权利要求书中公布了：1.一种金属粉末烧结复合层硬质合金摩擦振动行为时频表征方法，其特征在于，具体步骤包括： 步骤1、对采集到的摩擦振动数据文件进行预处理； 步骤2、对采集到的振动信号进行降噪处理； 步骤3、获取振动信号时频分析图像； 步骤4、对时频图像进行灰度化处理； 步骤5、对振动信号时频图像进行特征提取；具体包括： 依据时频分析所得图像特征进行特征值提取方法的对比与适配； 针对STFT图像特征，选择7个Hu不变矩特征灰度均值共计8个特征作为图像特征值进行提取； 针对CWT图像特征，选择CWT图像灰度共生矩阵在0°、45°、90°、135°四个方向的能量、对比度、均匀度、熵的均值与方差共计8个特征作为图像特征值进行提取；最终获取摩擦振动时频特征共计16个； 步骤6、基于MIC最大互信息系数-BP神经网络方法对振动行为特征进行降维筛选；具体步骤包括： 步骤601、通过步骤5获得金属粉末烧结复合层强化硬质合金摩擦磨损测性振动的16项特征值； 步骤602、以摩擦磨损测试系统稳定性的表征参数摩擦力为特征筛选的输出，以STFT与CWT的16项特征值为输入进行基于MIC最大互信息系数的特征选择，具体实施为： 通过将输入特征X与输出特征Y离散在二维空间中，将数据按照特征值的分布情况划分成网格，在每个网格内计算特征与目标变量之间的互信息，最后遍历所有网格，找到具有最大互信息的网格，从而获得各项特征的MIC值作为特征的贡献值； 基于特征选择经验，当最大特征贡献与最小特征贡献差距较大，以特征间最大MIC值与最小MIC值差值的一半作为初步筛选特征重要性的阈值，即初步筛选保留重要性大于0.3的特征； 步骤602、使用BP神经网络摩擦力预测RMSE值对特征进行下一步筛选，每削减一次特征获取30次预测的RMSE值求取均值； 步骤7、基于随机森林RF的特征选择回归预测精度验证； 步骤8、基于振动行为的测试系统稳定性表征曲线拟合。

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