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龙图腾网获悉中国空气动力研究与发展中心高速空气动力研究所申请的专利一种频谱自适应加权风洞模型振动监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：CN121388634B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511936623.4，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种频谱自适应加权风洞模型振动监测方法是由李芷源;李正杰;陈星豪;覃源远;韩俐羽;何健;林瀚融;林鸿浩;乔至远;石宇;曹宇晴;罗新淼设计研发完成，并于2025-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种频谱自适应加权风洞模型振动监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种频谱自适应加权风洞模型振动监测方法，属于风洞测试技术领域；其包括以下步骤；S1，数据获取与预处理；S2，频谱标准化：S3，构建基于改进Fisher判别比的目标函数，定义频率权重向量；S4，求解最优权重向量；S5，健康指标计算与状态评估；S6，自适应阈值预警，基于历史正常状态下的值，计算其均值和标准差，设置动态预警阈值和梯度阈值；当值超越绝对值阈值或其梯度超出梯度阈值的时候，系统触发不同级别的预警信号；本方案旨在通过自动学习并加权对振动状态变化最敏感的频谱特征，构建一个稳定且灵敏的健康指标HI，实现风洞试验中模型振动状态的早期准确预警。

本发明授权一种频谱自适应加权风洞模型振动监测方法在权利要求书中公布了：1.一种频谱自适应加权风洞模型振动监测方法，特征在于：包括以下步骤： S1，数据获取与预处理；通过风洞试验模型内的采集单元采集振动信号，并对振动信号进行处理，得到一个维的频谱矩阵，其中为频率点数，为时间分段数； S2，频谱标准化：为消除不同飞行器模型绝对幅值差异的影响，对频谱矩阵进行标准化处理； S3，构建基于改进Fisher判别比的目标函数，定义频率权重向量；在S3中，具体的，寻找一组权重，使得加权后的权重指标能最佳区分“稳定”和“危险”两种状态；目标函数设计为： 第一项fisher判比项：最大化类间散度，最小化类内散度； 为类间散度矩阵，和分别为稳定和危险态标准化频谱的均值向量， 为类内散度矩阵； 第二项双模态熵正则项：用于约束权重分布； 是稳定态熵，其中；该项鼓励权重分布相对分散，避免过度拟合当前模型的个别特征； 是危险态熵，其物理意义是对权重变化的敏感度在危险状态下的总和；该项鼓励权重向那些在危险状态下幅值显著变化的频率集中，是正则化系数，是平衡参数，用于调节和之间的权重； S4，求解最优权重向量，采用迭代优化算法求解上述目标函数的最大值； S5，健康指标计算与状态评估，将最优权重与实时采集并标准化后的频谱相乘，得到实时的健康指标值； S6，自适应阈值预警，基于历史正常状态下的值，计算其均值和标准差，设置动态预警阈值和梯度阈值；当值超越预警阈值或其梯度超出梯度阈值的时候，系统触发不同级别的预警信号。

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中国空气动力研究与发展中心高速空气动力研究所，其通讯地址为：621000 四川省绵阳市北川羌族自治县永安镇101信箱；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”。

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