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龙图腾网恭喜广州建筑股份有限公司;广州市建筑集团有限公司;广州市建筑科学研究院集团有限公司申请的专利基于高阶动力学模态分解的非线性系统动力参数识别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：CN120087244B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510571641.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于高阶动力学模态分解的非线性系统动力参数识别方法是由冯帅;郑明;梁湖清;曹京源;李汉广设计研发完成，并于2025-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于高阶动力学模态分解的非线性系统动力参数识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及非线性系统动力参数识别领域，具体涉及一种基于高阶动力学模态分解的非线性系统动力参数识别方法。方案包括：通过试验或数值仿真获得非线性系统的时间序列；根据互信息方法确定时间序列的最佳时间延迟量；根据塔肯斯嵌入定理，将原时间序列通过相空间重构为高阶时间序列矩阵；获取高阶时间序列系统矩阵的相似矩阵；获取非线性系统的高阶动力学模态；判断高阶动力学模态特征谱在复平面是否位于或接近单位圆，若否则回到将原时间序列通过相空间重构为高阶时间序列矩阵的步骤；若是则获取非线性系统的模态频率、阻尼比参数。本发明通过引入互信息方法和相空间重构理论，优化了现有技术的分析过程，本发明适用于非线性系统动力参数识别。

本发明授权基于高阶动力学模态分解的非线性系统动力参数识别方法在权利要求书中公布了：1.基于高阶动力学模态分解的非线性系统动力参数识别方法，其特征在于，包括： S1、通过试验或数值仿真获得非线性系统的时间序列； S2、根据互信息方法确定时间序列的最佳时间延迟量； S3、根据塔肯斯嵌入定理，将原时间序列通过相空间重构为高阶时间序列矩阵； S4、获取高阶时间序列系统矩阵的相似矩阵； 两个时间序列矩阵分别为Q 1={q 1，q 2，...，q j-1}和Q 2={q 2，q 3，...，q j }，基于Koopman算子理论假设，Q 1与Q 2存在线性映射A，即：，A表示系统矩阵； 通过对矩阵Q 1做奇异值分解，得到相似变换的正交子空间： 其中U和V为酉矩阵，Σ为对角矩阵，H表示共轭转置； 通过Frobenius范数的最小化问题得到相似矩阵Ã： 矩阵Ã是A的相似变换； S5、获取非线性系统的高阶动力学模态； 第j个高阶动力学模态φ j 为复模态，表示为：； 将特征值的对数映射定义为特征谱s j ：； 其中，λ j 、w j 分别为Ã的第j个特征值和特征向量，Δt表示非线性系统时间序列的时间间隔； S6、判断高阶动力学模态特征谱在复平面是否位于或接近单位圆，若是则进入步骤S7，否则回到步骤S3； S7、获取非线性系统的模态频率、阻尼比参数。

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