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龙图腾网获悉中国人民解放军91388部队申请的专利一种船舶机械振动特征线谱快速识别筛选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：CN116028790B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202211015747.5，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种船舶机械振动特征线谱快速识别筛选方法是由杜德锋;王磊;尹红升;李伟峰;周文进;王富海;何江贤;邓杜杭;屈武;李丽丽设计研发完成，并于2022-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种船舶机械振动特征线谱快速识别筛选方法在说明书摘要公布了：本发明属于船舶振动与噪声控制领域，具体涉及一种船舶机械振动特征线谱智能识别方法。包括如下步骤：对待识别的船舶机械振动特征线谱数据信息进行特征分类；建立功率谱的拟合数值模型；建立连续谱数值模型；以振动连续谱为准零线划分为零上部分和零下部分；进行线谱局部最大值寻优；本申请综合考虑多测点复杂工况数据的测点预处理、采集数据有效筛选提取、有效数据序列的局部寻优等几个方面，实现多测点复杂工况功率谱数据中特征线谱的快速识别收敛和有效提取。

本发明授权一种船舶机械振动特征线谱快速识别筛选方法在权利要求书中公布了：1.一种船舶机械振动特征线谱快速识别筛选方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一、用于构建振动信号的待分析数据库的步骤； 具体包括：对待识别的船舶机械振动特征线谱数据信息进行特征分类，构成特征分类数据集，将数据集合组成振动信号的待分析数据库； 步骤二、用于建立功率谱拟合数值模型的步骤 具体包括：由待分析数据库获得振动功率谱数据，建立功率谱的拟合数值模型： 上式中，为经定步长分辨率处理得到的频率值，为对应的功率谱幅值； 基于宽带平稳随机过程模型原理，将随机振动信号用平稳随机信号和相位随机信号叠加表示，连续谱随机振动信号拟合为： 上式中，为宽带平稳随机过程函数，为相位随机的周期信号； 进一步将功率谱表示为： 其中，S为谱值，T为做初级傅里叶变换时参与运算的每段信号时间长度，E为谱值集合算数均值运算符，k为信号段编号； 步骤三、用于建立连续谱数值模型的步骤 具体包括：根据特征线谱平整数据基底，建立连续谱数值模型；振动连续谱反映频段内振动幅频特性的变化趋势，采用随动待定系数多项式模型对其拟合，其形式表示为： 上式中，为待定系数，K为拟合阶次，m为待定系数个数；K的取值大小代表信号段精度； 以残差的平方和最小为拟合准则，寻找待定系数的最小二乘逼近曲线τ： 上式中，n为步骤一中的功率谱幅值的个数，为获得τ的极小值，逐个对待定系数求偏导： ，其中； 设偏导值为零，得到个线性方程组： ，其中；； 通过求解上式方程组，求得拟合多项式随动待定系数及仍包含特征线谱的拟合幅值，由待定系数获得振动连续谱模型； 步骤四、用于建立起可进行局部寻优的特征线谱数据簇的步骤 以振动连续谱为准零线，根据功率谱与连续谱差值是否大于或小于0，将预处理所得到的功率谱幅值划分为零上部分和零下部分； 上式中，为去除连续谱的功率谱相对值；为连续谱拟合值； 通过功率谱幅值序列0-1判断，分别将的零上部分和零下部分的对应频段转化为多组连续1区间和连续0区间；得到各组有效特征线谱频率值索引方程： ，上式中，将处于零下且处于零上的频率值设置为1，目的是搜寻可能出现有效特征线谱的范围起始值；将处于零上且处于零下的频率值设置为0，目的搜寻可能出现有效特征线谱的范围终止值，实现可能出现特征线谱的频段分组；然后将可能出现特征线谱频段各分组对应的功率谱幅值单独分组，形成离散数据，其离散0-1分组方程为： 上式中，通过判断拟合值和预处理功率谱值集合Y的0-1关系，实现可能出现特征线谱的功率谱幅值分组；实现对各组1区间内的功率谱有效数据簇的聚类，从而建立起可进行局部寻优的特征线谱数据簇； 步骤五、用于特征线谱峰值及频率序列权重排序的步骤； 首先，在满足6dB信噪比条件下，进行线谱局部最大值寻优；其次，利用单个特征线谱在幅频特性上表现为线谱峰值最大，且峰值两边的幅值递减的特点，依序提取第k组特征线谱数据簇中的功率谱峰值，并分别与步骤二中获得的各段多项式拟合曲线的均值进行比较；若，则判断为有效线谱峰值，并将所有有效峰值序列提取，个数计为M；最后，对特征线谱峰值进行权重排序或赋值，识别出初步可信的特征线谱峰值及频率序列； 步骤六、对得到初步可信特征线谱峰值及频率序列结果进行检验，以判断数据有效信，并检测可能存在的漏检峰值； 改变步骤三中的信号段精度K，在[K-5,K+5]范围内分别取其最高次幂值，重复步骤三到步骤五，并于初始K值振动连续谱作为识别依据的特征线谱筛选结果比较，将每一组特征频率与基准做差集，检测是否存在漏检频率和峰值，若存在，取相邻无变化K值筛选结果为可信结果。

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