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！

龙图腾网获悉河北工业大学申请的专利一种基于自适应调频模态分解的时变结构弱模态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：CN115496093B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202211066023.3，技术领域涉及：G06F18/2135；该发明授权一种基于自适应调频模态分解的时变结构弱模态识别方法是由姚小俊;吕玉春;王东升设计研发完成，并于2022-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应调频模态分解的时变结构弱模态识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于土木工程结构健康监测数据分析技术领域，涉及一种基于自适应调频模态分解的时变结构弱模态识别方法。首先，通过对采集到的时变加速度响应进行分段，采用welch功率谱求得各时间段响应数据的功率，获得时变信号的时频分布；随后通过寻找时频能量极值进行脊线提取，定位能量最大阶模态的初始中心频率，接着采用自适应调频模态分解提取此阶高能量模态，再将提取结果从原信号中减去，并将得到的残差信号作为原信号继续用于频率定位与模态抽取；最后对模态分量进行分段并采用主成分分析实现时变振型的识别。本发明采用自适应调频模态分解初步抽取强模态，即便在信号中存在弱模态的情况下也能完成时变结果模态参数的识别。

本发明授权一种基于自适应调频模态分解的时变结构弱模态识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应调频模态分解的时变结构弱模态识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、对结构的加速度响应数据进行采集，将振动响应数据划分为部分重叠的数据段，对每一小段数据采用welch方法计算其功率谱估计Pxxejω； 步骤2、将各段welch功率谱按照时间段排列成响应数据的时频分布，寻找时频分布中能量最大的位置tm,fm作为脊线上第m个点，并将此点频率作为m点左侧和右侧脊点的频率估计值fL和fR；随后对于m点左侧时刻tL，在最大允许频率变化范围内寻找能量最大值点对应的频率作为此脊点频率fL，并同时将其赋值给左侧点，以此方法继续寻找相邻脊点，通过求取能量最大值所在位置来完成能量最高阶脊线的提取，并将脊线频率作为ACMD抽取的初始中心频率步骤3、对于要抽取的第m阶模态，建立调频信号模型smt； 步骤4、构造第m阶模态分量对应的约束问题，并进行离散化； 步骤5、给定采集信号的惩罚因子和界限值，迭代更新第m阶模态响应、瞬时频率、瞬时振幅，当停止标准参数ξk达到界限值时，输出第m阶模态的模态响应、瞬时频率和瞬时幅值； 步骤6、完成强模态的抽取后，将此阶模态从原信号中减去，得到残差信号为并将其作为原信号继续用于高能量模态成分的抽取，表示为srt→st，重复该步骤，直至完成全部强模态的抽取，其中，为模态分量； 步骤7、实现全部模态分量的提取后，可得到各阶瞬时频率以及瞬时幅值，将各阶模态分量分为等长的时间段，并进行去中心化处理得到第m阶第i段归一化数据通过主成分分析计算每段时间区间内的结构振型，将得到的全部时间段振型连接，即可得到结构的时变振型，完成各阶模态参数的识别。

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河北工业大学，其通讯地址为：300401 天津市北辰区西平道5340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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。