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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种用于多分量周期信号识别的在线谐波特征提取方法、系统及计算机可读取存储介质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：CN119598862B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202411674733.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种用于多分量周期信号识别的在线谐波特征提取方法、系统及计算机可读取存储介质是由刘清泉;霍鑫;刘康志;褚明慧;弭宝涵;王林瑞设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于多分量周期信号识别的在线谐波特征提取方法、系统及计算机可读取存储介质在说明书摘要公布了：一种用于多分量周期信号识别的在线谐波特征提取方法、系统及计算机可读取存储介质，涉及信号分析与信号处理领域。本发明要解的技术问题是：现有技术中的周期信号谐波特征提取方法识别精度较低、对噪声较为敏感、分解过程复杂、实时性较差，难以满足复杂工业控制系统中的信号在线识别需求。技术要点：本发明通过设计一个具有可调中心频率的陷波器作为极值函数，实现了动态识别周期信号的频率、实时辩识并输出周期信号频率的目的；本发明通过设计一个具有可调中心频率的带通滤波器作为极值函数，并结合信号包络与相位灵敏检测复合模块，本发明实现了动态识别周期信号的幅值和实时辩识并输出周期信号幅值。本发明方法用于有效提取电机控制系统控制器输出的周期信号以识别周期性干扰。

本发明授权一种用于多分量周期信号识别的在线谐波特征提取方法、系统及计算机可读取存储介质在权利要求书中公布了：1.一种用于多分量周期信号识别的在线谐波特征提取方法，其特征在于，所述谐波特征提取方法实时运行于电机控制系统的硬件平台上，在线对多分量周期信号的谐波频率与幅值进行辨识，包括以下步骤： 步骤1、设计一个可调中心频率的极值函数D，用于初步辨识输入给极值函数D的周期信号c，输出对于周期信号c中单一成分的实时频率辨识值； 步骤2、基于极值函数D建立极值搜索闭环控制结构； 步骤3、选择极值搜索闭环控制结构的各环节参数，确保极值搜索闭环控制结构满足时间尺度分离原则以保证其稳定性； 步骤4、设计结合信号包络与相位灵敏检测复合模块的极值函数S，用于初步辨识输入给极值函数S的周期信号c，输出对于周期信号c中单一成分的实时幅值辨识值； 步骤5、引入信号处理器，过滤掉极值搜索闭环控制结构因激励信号引入的额外周期成分； 至此完成用于对周期信号c单一成分频率和幅值进行辨识的控制结构的构建； 步骤6、将n个由步骤1至步骤5所设计的控制结构并联构成n个辨识通道，在每个辨识通道选择不同中心频率ui的初始值ui0，i＝1,2,…,k，k为频率分量的数量，并为每个辨识通道设置不同的参数，实现多分量信号的实时谐波特征提取； 步骤4中所述对于周期信号c中单一成分进行实时幅值辨识的方法具体步骤包括： 步骤4.1、设计极值函数S为中心频率为u的带通滤波器，当极值函数S的中心频率u和输入周期信号c的实时频率一致时，极值函数S的输出存在极大值，该极大值与输入周期信号c的实时幅值一致； 步骤4.2、利用中心频率u和输入周期信号c构造与输入周期信号c正交的信号c⊥； 步骤4.3、根据三角恒等式，利用输入周期信号c及其正交信号c⊥获得不包含周期成分的常值 步骤4.4、设计基于相位灵敏检测技术的环节P，以应对环境中的噪声和步骤4.3中引入的高频成分，初步获得输入周期信号c的实时幅值近似值。

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