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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学申请的专利一种基于复数稀疏贝叶斯学习的超声导波频散曲线反演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：CN115032283B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202210633550.1，技术领域涉及：G01N29/44；该发明授权一种基于复数稀疏贝叶斯学习的超声导波频散曲线反演方法是由周文松;黄永;赵美杰;李惠设计研发完成，并于2022-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于复数稀疏贝叶斯学习的超声导波频散曲线反演方法在说明书摘要公布了：一种基于复数稀疏贝叶斯学习的超声导波频散曲线反演方法，涉及超声无损检测技术领域。本发明是为了解决超声导波在板状薄壁结构中传播时，由于频散特性产生波包畸变导致难以准确提取导波信号里的损伤信息的问题。本发明根据导波频率响应模型转化为稀疏线性模型，并将复数稀疏线性模型转换为实数线性模型且采用相同的超参数控制稀疏向量的实部和虚部，保证实部和虚部稀疏一致性，从而提高稀疏贝叶斯学习效果。本发明进行复数稀疏贝叶斯学习时对未知权重系数采用Laplace先验，促进了波数权重向量的稀疏性，提高导波波数识别的精度。基于随机布设的传感器识别频散曲线，克服了超声导波在薄壁结构中传播时由于频散特性产生波包畸变的问题。

本发明授权一种基于复数稀疏贝叶斯学习的超声导波频散曲线反演方法在权利要求书中公布了：1.一种基于复数稀疏贝叶斯学习的超声导波频散曲线反演方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：利用n个超声传感器相互进行信号传输，其中当1个超声传感器作为超声导波信号的激励端时，剩余n-1个超声传感器作为超声导波信号的接收端，超声导波信号的传播路径总数和有效超声导波信号总数均为N，N＝nn-12；步骤二：利用导波频率响应模型分别计算各频率下每条传播路径的频率响应信号，所述导波频率响应模型为： 其中，yri,ω为频率ω下第i条传播路径的频率响应信号，ri为第i条传播路径的传播距离，i＝1,2,...,N，L为yri,ω中包含的导波模态总数，l＝1,2,...,L，kl为第l个导波模态的波数，clω为第l个导波模态的响应系数；步骤三：分别对各频率下所有传播路径的频率响应信号求平均值，获得各频率下的平均响应幅值，采集大于噪声能量的平均响应幅值对应的频率下超声导波信号中包含的导波响应，利用所有导波响应对应的频率构成超声导波信号的主能量分布频率集合[ω1,ω2,...,ωF]，F为主能量分布频率集合中元素的总数；步骤四：建立主能量分布频率集合中第f个元素ωf下所有传播路径的频率响应信号向量Yωf，f＝1,2,...,F，所述Yωf＝[y1r1,ωf,y2r2,ωf,...,yNrN,ωf]，其中，yNrN,ωf为频率ωf下第N条传播路径的频率响应信号；步骤五：将预估主能量分布频率集合中所有频率响应信号的波数范围进行离散化，使得离散化后波数范围内波数密度远大于主能量分布频率集合中各频率响应信号的波数密度，之后根据导波频率响应模型建立关于离散化后波数的复数过完备字典矩阵D： 其中，kM为离散化后第M个波数，j为虚数单位；步骤六：利用复数过完备字典矩阵D对频率响应信号向量Yωf进行稀疏表示，并分别拆解获得D和Yωf的实数矩阵；步骤七：对复数过完备字典矩阵D的实数矩阵中每一列分别进行二范数归一化，获得每一列对应的归一化实数字典基元，之后再将所有列对应的归一化实数字典基元构成基元矩阵；步骤八：采用复数稀疏贝叶斯学习算法求解权重系数向量在实部和虚部相同稀疏约束条件下的后验概率分布，从而获得频率ωf下频率响应信号中包含的导波模态的波数；步骤九：判断是否f≥F，是则执行步骤十，否则使f＝f+1，然后返回步骤四；步骤十：利用主能量分布频率集合中F个频率下频率响应信号的波数绘制离散化的超声导波频散曲线；步骤八中采用复数稀疏贝叶斯学习算法求解权重系数向量在实部和虚部相同稀疏约束条件下的后验概率分布的具体方法为：权重系数向量cωf的实数矩阵w的先验分布pwσ为：pw|σ＝Nw|0,σ公式三，其中，σ为多元高斯分布的协方差矩阵，σ＝diagσ1,σ2,...,σM,σ1,σ2,...,σM，根据最大信息熵原理，采用高斯似然函数表征Φw与X之间的似然性：pX|w,β＝NX|Φw,β-1I公式四，其中，β为所有权重系数的误差精度参数，I为2N×2N的单位矩阵，X为Yωf的实数矩阵，Φ＝[B1,B2,...,B2M]，利用公式三和公式四获得权重系数向量在实部和虚部相同稀疏约束条件下的后验概率分布： 其中，为σ在Gamma超先验下的最优估计结果，μ为后验均值向量，ψ为协方差矩阵，μ＝βψΦTX，将后验均值向量μ中非0项对应的波数作为频率ωf下频率响应信号中包含的导波模态的波数。

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