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龙图腾网恭喜振而达(天津)科技发展有限公司申请的专利一种用于精密线材测试的测量信号数据分析评估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：CN119395359B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202510015706.3，技术领域涉及：G01R19/00；该发明授权一种用于精密线材测试的测量信号数据分析评估方法是由李连毅;孙金路;刘宏伟;黄立闯;余浩设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于精密线材测试的测量信号数据分析评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及精密线材测试信号数据分析领域，尤其涉及一种用于精密线材测试的测量信号数据分析评估方法，包括：根据精密线材测试的实时测量信号数据建立实时测量信号数据的变化时域；根据所述实时测量信号数据的变化时域进行线性分析筛选处理得到实时测量信号数据的线性分析筛选处理结果；利用所述实时测量信号数据的线性分析筛选处理结果得到测量信号数据分析评估结果，整体实现了测试系统与线材实际参数的结合交叉分析，对于测试信号输出的数据自身进行迭代验证，提取相关特征进行后续验证实施，又确保了所输出测试信号的系统稳定自查。

本发明授权一种用于精密线材测试的测量信号数据分析评估方法在权利要求书中公布了：1.一种用于精密线材测试的测量信号数据分析评估方法，其特征在于，包括：S1、根据精密线材测试的实时测量信号数据建立实时测量信号数据的变化时域；S1-1、分别获取精密线材的实时测试电压值、实时测试电流值、实时耐压值与实时电性能数据；S1-2、利用所述精密线材的实时测试电压值、实时测试电流值、实时耐压值与实时电性能数据作为精密线材测试的实时测量信号数据；S1-3、利用所述精密线材测试的实时测量信号数据获取测量信号数据周期性特征建立实时测量信号数据的变化时域；S1-3-1、获取当前时刻作为周期性起始时刻t；S1-3-2、根据所述周期性起始时刻t获取周期性起始时刻t的实时测试电压值；S1-3-3、判断所述周期性起始时刻t的实时测试电压值与t+1时刻的实时测试电压值是否相同，若是，则利用t+1时刻作为更新周期性起始时刻t，并返回执行S1-3-2，否则，利用所述周期性起始时刻t与t+1时刻的间隔时间作为测试电压值的变化周期；S1-3-4、根据所述周期性起始时刻t获取周期性起始时刻t的实时测试电流值；S1-3-5、判断所述周期性起始时刻t的实时测试电流值与t+1时刻的实时测试电流值是否相同，若是，则利用t+1时刻作为更新周期性起始时刻t，并返回执行S1-3-4，否则，利用所述周期性起始时刻t与t+1时刻的间隔时间作为测试电流值的变化周期；S1-3-6、根据所述周期性起始时刻t获取周期性起始时刻t的实时耐压值；S1-3-7、判断所述周期性起始时刻t的实时耐压值与t+1时刻的实时耐压值是否相同，若是，则利用t+1时刻作为更新周期性起始时刻t，并返回执行S1-3-6，否则，利用所述周期性起始时刻t与t+1时刻的间隔时间作为耐压值的变化周期；S1-3-8、根据所述周期性起始时刻t获取周期性起始时刻t的实时电性能数据；S1-3-9、判断所述周期性起始时刻t的实时电性能数据与t+1时刻的实时电性能数据是否相同，若是，则利用t+1时刻作为更新周期性起始时刻t，并返回执行S1-3-8，否则，利用所述周期性起始时刻t与t+1时刻的间隔时间作为电性能数据的变化周期；S1-3-10、利用所述测试电压值的变化周期、测试电流值的变化周期、耐压值的变化周期与电性能数据的变化周期作为实时测量信号数据的变化时域；其中，所述电性能数据包括精密线材的电阻值、电容值、电容极性；S2、根据所述实时测量信号数据的变化时域进行线性分析筛选处理得到实时测量信号数据的线性分析筛选处理结果；S2-1、根据所述实时测量信号数据的变化时域建立实时测量信号数据的线性分类模型；S2-1-1、根据所述实时测量信号数据的变化时域建立实时测量信号数据的时域周期分类模型；S2-1-1-1、利用所述实时测量信号数据的变化时域对应测试电压值的变化周期与测试电流值的变化周期建立电压-电流变化周期映射；S2-1-1-2、利用所述实时测量信号数据的变化时域对应耐压值的变化周期与电性能数据的变化周期建立材料性能变化周期映射；S2-1-1-3、利用所述电压-电流变化周期映射获取对应历史电压-电流变化周期映射建立输入训练集；S2-1-1-4、利用所述材料性能变化周期映射获取对应历史材料性能变化周期映射建立输出训练集；S2-1-1-5、利用所述输入训练集作为输入，所述输入训练集对应的输出训练集作为输出，所述精密线材的正常阈值与异常阈值建立隐含层，基于神经网络进行训练得到实时测量信号数据的时域周期分类模型；其中，所述异常阈值为精密线材的异常工作参数；S2-1-2、根据所述实时测量信号数据的变化时域建立实时测量信号数据的数据变化分类模型；S2-1-3、利用所述实时测量信号数据的时域周期分类模型与数据变化分类模型作为实时测量信号数据的线性分类模型；S2-2、根据所述实时测量信号数据的线性分类模型进行筛选处理得到实时测量信号数据的线性分析筛选处理结果；S3、利用所述实时测量信号数据的线性分析筛选处理结果得到测量信号数据分析评估结果。

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