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！

龙图腾网获悉南昌大学申请的专利一种非平稳工况下高拱坝模态参数辨识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：CN121561876B 。

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：202610090692.6，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种非平稳工况下高拱坝模态参数辨识方法是由王刚;李火坤;柳波设计研发完成，并于2026-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种非平稳工况下高拱坝模态参数辨识方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种非平稳工况下高拱坝模态参数辨识方法，该方法首先在高拱坝上布设传感器采集多通道振动数据，并基于简易经验傅里叶分解方法剔除信号中的非平稳分量；随后采用参数自适应优化的多元变分模态分解方法处理数据，得到多通道本征模态分量；最后结合随机减量法和希尔伯特变换进行模态参数辨识，输出工作模态参数。本发明方法采用频率截止策略和零相滤波器有效分离非平稳分量，并利用相关性方差贡献率融合与自适应优化算法，实现了多通道信号的高效、准确分解，克服了传统方法对多通道数据干扰处理不足、对信号非平稳性考虑欠缺的缺点，能够更为全面、准确地识别高拱坝的模态参数，为高拱坝的安全监测与稳定运行提供了可靠的数据支持。

本发明授权一种非平稳工况下高拱坝模态参数辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种非平稳工况下高拱坝模态参数辨识方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、在高拱坝上布设多个动位移传感器或加速度传感器，采集高拱坝泄流过程中不同位置的振动响应信号，获得高拱坝多通道振动数据； 步骤S2、基于简易经验傅里叶分解方法对高拱坝多通道振动数据进行处理，剔除高拱坝振动响应信号非平稳分量； 所述简易经验傅里叶分解方法基于简易的频谱分割边界策略得到，通过对原始振动响应信号的自回归AR模型功率谱进行简易分割，再对每个分割区间进行逆向傅里叶变换，从而由原始振动响应信号中分离出非平稳的振动响应信号分量； 步骤S3、基于参数自适应优化的多元变分模态分解方法PAO-MVMD对剔除非平稳分量的高拱坝多通道振动数据进行处理，得到高拱坝结构多通道本征模态分量； 所述基于参数自适应优化的多元变分模态分解方法PAO-MVMD，得到高拱坝结构多通道本征模态分量的过程如下： 步骤S31、基于相关性方差贡献率数据级融合的高拱坝结构模态数自适应确定方法，以多通道振动响应信号作为输入进行数据动态融合； 步骤S32、计算融合后的信号的AR模型功率谱密度，得到目标域的频域结果，采用峰值法拾取目标域的峰值，得到对应的峰值个数和峰值频率； 步骤S33、以二次惩罚因子分解多通道振动响应信号，计算不同本征模态分量的中心频率，结合峰值法拾取结果进行筛选，并计算信号分解能量差值： ； 上式中，表示高拱坝结构第个IMF分量的能量；表示高拱坝结构上第i个传感器采集的振动响应信号总能量；为高拱坝结构真实模态数； 值的大小与信号分解程度呈正相关，若信号分解能量差值越大时表明信号出现了过度分解，若信号分解能量差值趋近于0时表明信号分解合理，据此判别出最优的高拱坝结构模态数； 步骤S34、计算最优的高拱坝结构模态数下高拱坝结构分量的归一化互信息系数，以归一化互信息系数最小来确定最优的二次惩罚因子： ； 上式中，为第c个通道的IMF分量i´和j´的互信息系数；表示数据通道的个数；表示高拱坝结构IMF分量个数； 步骤S35、根据确定的结构模态数和二次惩罚因子，通过求解多通道振动响应信号分解的约束变分模型，得到高拱坝结构多通道本征模态分量： ； 上式中，表示第g个通道的第k个本征模态分量；表示第k个分量的中心频率；表示第g个通道的拉格朗日乘法算子；表示二次惩罚因子；表示求偏导，用以计算变分约束模型的梯度；表示的单边频谱；表示范数；表示第g个数据通道的振动响应信号，t表示振动响应信号的时序个数；表示对应振动响应信号的时序个数t的第g个通道的拉格朗日乘法算子；表示振动信号中包含了k阶结构特征信息，； 步骤S4、结合随机减量法和希尔伯特变换对分解后的高拱坝结构多通道本征模态分量进行模态参数辨识，输出非平稳工况下高拱坝结构工作模态参数。

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昌大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市红谷滩新区学府大道999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。