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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于传感器布局的动态载荷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：CN119441838B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411551705.2，技术领域涉及：G06F18/2131；该发明授权基于传感器布局的动态载荷识别方法是由刘杰;谭成浩;李锟;王昕宇设计研发完成，并于2024-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于传感器布局的动态载荷识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于结构传感器布局策略的动态载荷识别方法。首先，利用Green核函数方法获取结构不同传感器位置下的传递函数；其次，通过判断每个频率下最大响应幅值的传递函数曲线对应的传感器位置，并获取传递函数曲线的包络线；再次，选择预测点进行动态载荷识别，初步确定载荷信息，再根据载荷信息选择对应的传感器位置分别采用多尺度正则化进行动态载荷识别；最后，将不同传感器位置下的动态载荷识别结果在频域内根据传感器位置对应的最优频率范围提取分量，将各个分量累积即为最终的动态载荷识别结果。本发明为解决传感器误差造成的动态载荷识别精度不佳，通过改变传感器布局，最大程度改善动态载荷识别精度。

本发明授权基于传感器布局的动态载荷识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于传感器布局的动态载荷识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、获取结构载荷点位置到所有传感器位置的Green核函数，转化为传递函数频谱图； 步骤2、获取传递函数频谱图的包络线并确定组成包络线的传递函数曲线对应的传感器位置以及相应的频率范围； 步骤3、选择频带最宽的曲线对应的测点作为预测点来反求载荷信息，验证其信噪比，满足信噪比可通过反求载荷确定载荷频率，不满足则选择下一测点直至满足信噪比条件，再根据反求载荷的频率重新选定最终的传感器位置； 步骤4、对每个选定的传感器位置上的响应信号，使用信号分解技术，提取出响应信号的主要频率成分，并在一定程度上降低噪声干扰；按照传感器位置所对应的最优频率范围将信号分解为若干分量； 步骤5、对每个选定的传感器位置的响应采用多尺度正则化方法进行载荷识别，采用傅里叶变换，将时域下识别的载荷转化为频域下的载荷； 步骤6：从每个选定的传感器位置识别得到的载荷谱中提取对应的最优频率范围的分量并进行叠加，经过逆傅里叶变换得到最终的动态载荷识别结果。

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