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龙图腾网获悉江苏省特种设备安全监督检验研究院;东南大学申请的专利一种基于应力波信号的裂纹扩展定量检测的增量学习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：CN120317327B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510377783.3，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权一种基于应力波信号的裂纹扩展定量检测的增量学习方法是由陈洪良;袁江峰;季经纬;王龙翔;丁俊;高恩南;许飞云设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于应力波信号的裂纹扩展定量检测的增量学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于应力波信号的裂纹扩展定量检测的增量学习方法，涉及无损检测技术领域。该包括：采集应力波信号，提取频域特征；基于0‑5mm裂纹样本数据集构建并训练BiLSTM模型，提取高维特征向量，作为裂纹检测的初始特征；将高维特征向量映射到二维空间，定量评估不同裂纹样本特征的分布差异；根据裂纹样本特征分布和模型检测精度，动态调整历史数据保留比例；引入混沌抽样策略，结合熵域融合指数选取样本进行经验回放；引入6‑10mm裂纹扩展数据，采用增量学习对BiLSTM模型进行更新；利用最终检测模型对裂纹扩展程度进行定量评估。通过实时裂纹监测、基于多频域特征的高精度检测，以及分阶段增量训练策略，提高模型的检测精度和泛化能力。

本发明授权一种基于应力波信号的裂纹扩展定量检测的增量学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于应力波信号的裂纹扩展定量检测的增量学习方法，其特征在于，包括： 通过传感器实时采集结构体在裂纹扩展过程中的应力波信号，并对应力波信号进行预处理，提取频域特征； 基于0-5mm裂纹样本数据集构建并训练双向长短期记忆网络BiLSTM模型，通过全连接层提取高维特征向量，作为裂纹检测的初始特征表示； 将高维特征向量映射到二维空间，定量评估不同裂纹样本特征的分布差异； 根据裂纹样本特征分布和模型检测精度，动态调整历史数据的保留比例；动态调整的计算逻辑为：，其中，为在时间时刻，历史数据的保留比例、为裂纹样本特征分布差异、为检测精度、和为可调参数、为t时间前一时刻的保留比例、和为调节参数，裂纹样本特征分布差异的计算逻辑为：，其中，为当前样本的概率分布、为历史数据的概率分布、为联合概率分布、为联合分布、为数据点和之间的距离，检测精度的计算逻辑为：，其中，为一个极小值； 在动态调整过程中，引入混沌抽样策略，结合熵域融合指数选取高不确定性的样本进行经验回放； 引入6-10mm裂纹扩展数据，采用增量学习对BiLSTM模型进行更新； 利用训练后的最终检测模型对裂纹扩展程度进行定量评估，输出裂纹扩展趋势预测结果。

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江苏省特种设备安全监督检验研究院;东南大学，其通讯地址为：210000 江苏省南京市鼓楼区草场门大街107号龙江大厦；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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