买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种多电飞机宽变频交流电源频率实时检测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：CN120009610B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510487317.0，技术领域涉及：G01R23/02；该发明授权一种多电飞机宽变频交流电源频率实时检测方法是由李金波;钱泳超;陈艺铭;倪新苑;王勤设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多电飞机宽变频交流电源频率实时检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及频率检测技术领域，公开了一种多电飞机宽变频交流电源频率实时检测方法，其技术方案要点是：压缩采样，信号重构，数据预处理，深度学习模型训练，频率实时检测，模型在线更新；将压缩感知技术与深度学习相结合，压缩感知可在低采样率时对信号进行有效采样，减少数据量；深度学习则用于从压缩采样数据中准确提取频率信息，实现宽变频交流电源频率的实时、高精度检测。

本发明授权一种多电飞机宽变频交流电源频率实时检测方法在权利要求书中公布了：1.一种多电飞机宽变频交流电源频率实时检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1、压缩采样：基于结构化随机矩阵对多电飞机宽变频交流电源的时域信号进行压缩采样，所述结构化随机矩阵的元素按贝努利分布生成，动态调整非零元素的概率参数，以平衡采样效率与噪声抑制效果； S2、信号重构：采用优化的压缩采样匹配追踪算法从压缩采样数据中重构原始信号，动态调整稀疏度和迭代次数，并根据残差阈值自适应终止迭代； S3、数据预处理：对重构信号依次进行小波去噪、归一化处理和自适应短时傅里叶变换； S4、深度学习模型训练：构建递归神经网络模型，输入预处理后的时频信号，以均方误差为损失函数，结合随机梯度下降和折交叉验证进行训练； S5、频率实时检测：将实时压缩采样数据经S1-S3处理后，输入训练好的RNN模型，输出频率预测值，并通过滑动平均滤波平滑结果，窗口大小根据信号动态特性设定； S6、模型在线更新：根据新采集样本数量及特征分布差异，选择微调策略或增量学习策略更新RNN模型参数，确保检测性能适应多电飞机复杂工况； 在多电飞机宽变频交流电源信号重构中，为提高重构精度并适应复杂的信号环境，对传统CoSaMP算法进行优化； 首先，定义残差，其中是压缩采样得到的信号；在第次迭代中，需要寻找与残差内积最大的原子集合，其数学表达式为： ； 这里，表示集合的元素个数为，是预先设定的信号稀疏度，是由测量矩阵中对应于集合的列向量组成的子矩阵，表示内积运算；该数学表达从测量矩阵中挑选出与当前残差相关性最强的个原子，这些原子最有可能包含原始信号的关键信息； 找到原子集合后，将其与之前迭代找到的原子集合合并，得到；然后，求解最小二乘问题以更新信号估计值，其公式为： ； 其中，是限制在原子集合上的信号向量，是相应的子测量矩阵；此步骤通过最小化残差的二范数，在当前原子集合下对信号进行最佳估计，使重构信号更接近原始信号； 更新完信号估计值后，计算新的残差，用于下一次迭代。

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南京航空航天大学，其通讯地址为：211000 江苏省南京市御道街29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”。