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龙图腾网恭喜重庆市特种设备检测研究院(重庆市特种设备事故应急调查处理中心);重庆理工大学申请的专利一种基于蒙特卡洛算法的曳引机钢丝绳损伤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：CN118861770B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202410915611.2，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于蒙特卡洛算法的曳引机钢丝绳损伤识别方法及系统是由彭燕;刘俊德;邱勇军;杨锋锋;刘谐;何俊杰;康笃刚;熊治;吕潇;黄艳芸;汤斌设计研发完成，并于2024-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于蒙特卡洛算法的曳引机钢丝绳损伤识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及钢丝绳损伤检测技术领域，公开了一种基于蒙特卡洛算法的曳引机钢丝绳损伤识别方法及系统，包括离线训练步骤和在线检测步骤，离线训练步骤包括：S10，将具有不同规格的损伤缺口的钢丝绳作为训练样本，对钢丝绳进行深度饱和的磁化后采集对应的漏磁信号，并将漏磁信号的特征值作为输入层参数，将损伤规格作为输出层参数，对神经网络进行训练，获得训练完成的神经网络。其有益效果是：本发明相比于人工检测，本发明以检测数据为依据，定量输出钢丝绳的损伤规格，安全隐患小，资源能合理利用。相较于BP神经网络检测，检测准确率更高，识别精度更高，更适合于钢丝绳损伤识别检测中。

本发明授权一种基于蒙特卡洛算法的曳引机钢丝绳损伤识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于蒙特卡洛算法的曳引机钢丝绳损伤识别方法，包括离线训练步骤和在线检测步骤，其特征在于：离线训练步骤包括：S10，将具有不同规格的损伤缺口的钢丝绳作为训练样本，对钢丝绳进行深度饱和的磁化后采集对应的漏磁信号，并将漏磁信号的特征值作为输入层参数，将损伤规格作为输出层参数，对神经网络进行训练，获得训练完成的神经网络；在线检测步骤包括：S20，利用永磁体将待检测的钢丝绳进行深度饱和的磁化，利用霍尔传感器获取运动中的待检测的钢丝绳的漏磁信号；S30，将S20中获取的漏磁信号的特征值输入训练完成的神经网络，获得由神经网络输出的对应钢丝绳的损伤规格；在S10和S30中，所述神经网络为蒙特卡洛神经网络，由输入层、隐藏层和输出层三层神经网络组成；设M为输入层节点数，H为隐藏层节点数，E为输出层节点数，则有： 其中，kh表示的是隐藏层的局域场，zm代表输入层单元；vhm代表的是链接输入层的权值矩阵；bh代表的是隐藏层的偏置，m＝1,2,…,M；在所述蒙特卡洛神经网络中，ph为隐藏层的输出，te为输出层的输出，则有：ph＝fzpβh·kh，h＝1,2,…,H2 其中，βh表示的是隐藏层的增益因子；fzp表示的是隐藏层的激活函数；weh表示的是连接隐藏层和输出层的连接矩阵；fpt表示的是输出层的激活函数。

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重庆市特种设备检测研究院(重庆市特种设备事故应急调查处理中心);重庆理工大学，其通讯地址为：400000 重庆市渝北区北部新区高新园芙蓉路5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”。