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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利一种基于多模态信息融合的空蚀演化预测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：CN121682229B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610187394.9，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于多模态信息融合的空蚀演化预测方法及系统是由刘东;逯泽谦;李国兴;张家祥;高庚辰;陈昊洋设计研发完成，并于2026-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态信息融合的空蚀演化预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于空蚀状态预测技术领域，具体提供一种基于多模态信息融合的空蚀演化预测方法及系统，方法包括：采集空蚀环境中被测工件的多模态信号，构建空蚀状态标签；对多模态信号进行模态特异性预处理以及时间同步，构建用于空蚀演化状态识别的全局融合特征集；构建空蚀演化状态识别模型；对目标工件的多模态信号进行空蚀状态预测，获得空蚀状态等级；基于空蚀状态等级结合跨模态空蚀事件关联分析结果，构建空泡溃灭行为与材料损伤响应之间的因果关系，完成综合评估。本发明所提供的多模态信息融合方法，在空蚀监测的全面性、早期性、准确性与机理可解释性方面均实现了重要提升，对促进水力装备的智能运维与可靠性保障具有突出的实用价值。

本发明授权一种基于多模态信息融合的空蚀演化预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态信息融合的空蚀演化预测方法，其特征在于，包括： 采集空蚀环境中被测工件的多模态信号，并基于所述多模态信号获得所述被测工件的材料表面损伤，构建空蚀状态标签；其中，所述多模态信号包括声发射信号、图像序列以及水声信号； 对所述多模态信号进行模态特异性预处理以及时间同步，构建用于空蚀演化状态识别的全局融合特征集； 基于所述全局融合特征集以及所述空蚀状态标签，构建空蚀演化状态识别模型； 利用所述空蚀演化状态识别模型对目标工件的多模态信号进行空蚀状态预测，获得空蚀状态等级； 基于所述空蚀状态等级结合跨模态空蚀事件关联分析结果，构建空泡溃灭行为与材料损伤响应之间的因果关系，完成对目标工件空蚀演化过程与材料损伤的综合评估； 构建用于空蚀演化状态识别的全局融合特征集的方法包括： 对所述多模态信号分别进行模态特异性预处理；所述模态特异性预处理包括：对所述声发射信号进行带通滤波与噪声抑制；对图像序列进行背景减除与对比度增强；对水声信号进行声压校准与环境噪声滤除； 对模态特异性预处理后的多模态信号进行特征提取，获得异构特征；所述特征提取包括：对预处理后的声发射信号进行材料损伤特征提取；对预处理后的图像序列进行空泡群动态特征提取；对预处理后的水声信号进行流场空化特征提取； 对所述异构特征进行时间同步，获得多模态特征序列，并将所述多模态特征序列进行多模态融合，获得全局融合特征向量； 利用不同模态特征的相关性，剔除所述全局融合特征向量中的冗余特征，构建互补特征子集，并对所述互补特征子集进行标准化处理； 基于不同模态特征对空蚀状态识别的贡献度，为互补特征子集中不同模态特征分配自适应权重，并进行维度压缩，获得优化后的所述全局融合特征集。

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太原理工大学，其通讯地址为：030024 山西省太原市万柏林区迎泽西大街79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”。

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