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公开(公告)号：CN116340758A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310609029.9
申请日：2023-05-29
Applicant: 华侨大学 , 福建三建工程有限公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/21 , G06F18/2134 , G01H1/00 , G01M13/00
Abstract: 本发明公开一种工作模态参数的识别方法、系统、电子设备及介质，涉及模态参数识别技术领域。所述方法包括基于稀疏随机矩阵对多个观测信号分别进行亚采样得到多个亚采样信号；亚采样信号的数据量低于奈奎斯特定理中规定的最低数据量；观测信号为设置在待测量设备上的传感器测得的；采用子空间追踪算法对各亚采样信号分别进行重构得到多个重构信号；采用互信息极小化独立成分分析算法对各重构信号进行盲源分离得到各重构信号对应的混合矩阵和源信号；根据各重构信号对应的混合矩阵和源信号得到各观测信号的工作模态参数。本发明在低数据量和低采集频率的情况下，提高工作模态参数结果的准确性和鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117093843A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311357500.6
申请日：2023-10-19
Applicant: 华侨大学 , 福建省东霖建设工程有限公司
Abstract: 本发明提供了信号重构与工作模态参数识别方法、装置、设备及介质，基于重构算法，其识别方法步骤如下：获取线性时不变结构在环境激励下多个已完成布置的振动响应传感器在一段时间内的平稳信号数据矩阵，以及传感器位置的向量。将传感器位置向量转化成对应的0‑1稀疏随机矩阵。将采集得到的部分传感器振动响应信号，通过子空间追踪匹配算法重构出所需全部传感器信号。对所需传感器信号使用SOBI算法得到源信号以及混合矩阵。通过使用傅里叶变换将源信号由时域转变为频域进而求得固有频率，根据混合矩阵得到模态振型。能够识别出未布置传感器位置的信号，其中包括损伤结构无法布置的传感器的位置以及受限于传感器个数识别未知传感器的信号。
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公开(公告)号：CN115630273A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211374235.8
申请日：2022-11-04
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F18/00 , G06F18/2134 , G06F17/16 , G06F123/00
Abstract: 本发明涉及一种增量式时变结构工作模态参数实时识别方法及系统。通过根据多通道振动响应数据和滑动窗窗口的时间长度，确定在初始时刻i‑1的模态振型矩阵和模态响应矩阵；判断当前时刻i和滑动窗窗口的时间长度L之和是否小于等于滑动窗窗口结束时间；若是，则将初始时刻i‑1的模态坐标响应矩阵，代入第i时刻滑动窗窗口的计算中，采用增量式独立成分分析算法分别确定第i时刻的混合矩阵和源信号；根据混合矩阵和源信号分别确定第i时刻对应的模态振型矩阵和模态响应矩阵，并依次确定第i+1时刻、第i+2时刻……第i+L时刻的模态振型矩阵和模态响应矩阵。本发明能降低识别时变结构工作模态参数的时间、提高识别结果的精确度。
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公开(公告)号：CN114925726A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210519273.1
申请日：2022-05-13
Applicant: 华侨大学 , 厦门雅众建设集团有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明实施例提供亚采样工作模态参数的识别方法、装置、设备和存储介质，涉及模态参数识别技术领域。其中，这种识别方法包含步骤S1至步骤S4。S1根据部署在工程结构上的振动传感器，基于采样矩阵进行振动响应信号非等时间间隔的采样，获取非等时间间隔的亚采样信号。S2根据亚采样信号，基于CoSaMP模型进行重构，获取重构信号。S3根据重构信号，基于FastICA模型进行盲源分离，获取混合矩阵和源信号。S4根据混合矩阵和源信号，获取模态参数。本发明能够通过低于奈奎斯特定理的频率对振动响应信号进行非等时间间隔的亚采样，需要采样和存储的振动响应信号少，并根据非等时间间隔的亚采样振动响应信号分析得到工程结构高于奈奎斯特定理的高阶模态参数。
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公开(公告)号：CN114925726B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202210519273.1
申请日：2022-05-13
Applicant: 华侨大学 , 厦门雅众建设集团有限公司
IPC: G06F18/00 , G06F18/213
Abstract: 本发明实施例提供亚采样工作模态参数的识别方法、装置、设备和存储介质，涉及模态参数识别技术领域。其中，这种识别方法包含步骤S1至步骤S4。S1根据部署在工程结构上的振动传感器，基于采样矩阵进行振动响应信号非等时间间隔的采样，获取非等时间间隔的亚采样信号。S2根据亚采样信号，基于CoSaMP模型进行重构，获取重构信号。S3根据重构信号，基于FastICA模型进行盲源分离，获取混合矩阵和源信号。S4根据混合矩阵和源信号，获取模态参数。本发明能够通过低于奈奎斯特定理的频率对振动响应信号进行非等时间间隔的亚采样，需要采样和存储的振动响应信号少，并根据非等时间间隔的亚采样振动响应信号分析得到工程结构高于奈奎斯特定理的高阶模态参数。
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公开(公告)号：CN117093843B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311357500.6
申请日：2023-10-19
Applicant: 华侨大学 , 福建省东霖建设工程有限公司
Abstract: 本发明提供了信号重构与工作模态参数识别方法、装置、设备及介质，基于重构算法，其识别方法步骤如下：获取线性时不变结构在环境激励下多个已完成布置的振动响应传感器在一段时间内的平稳信号数据矩阵，以及传感器位置的向量。将传感器位置向量转化成对应的0‑1稀疏随机矩阵。将采集得到的部分传感器振动响应信号，通过子空间追踪匹配算法重构出所需全部传感器信号。对所需传感器信号使用SOBI算法得到源信号以及混合矩阵。通过使用傅里叶变换将源信号由时域转变为频域进而求得固有频率，根据混合矩阵得到模态振型。能够识别出未布置传感器位置的信号，其中包括损伤结构无法布置的传感器的位置以及受限于传感器个数识别未知传感器的信号。
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