【CN109839441A】一种桥梁模态参数识别方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910994657.7(22)申请日 2019.10.18(71)申请人 哈尔滨工业大学地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号(72)发明人 鲍跃全　刘大伟　唐志一　李惠　(74)专利代理机构 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211代理人 孙莉莉(51)Int.Cl.G06N 20/00(2019.01)G06N 3/08(2006.01)(54)发明名称一种基于机器学习的结构模态参数识别方法(57)摘要本发明提出一种基于机器学习的结构模态参数识别方法，包括以下步骤：步骤一、将振动传感器收集到的数据进行初步滤波去噪处理；步骤二、将滤波后的数据输入设计的神经网络，设计目标函数，所述目标函数用于保证神经网络第三层的输出结果具有完全的独立性，使得神经网络的训练过程变为混叠信号的分离过程；步骤三、提取神经网络第三层的结果即为各阶模态响应，神经网络三四层之间的权重即为各阶振型系数；步骤四、对提取得到的模态响应进行功率谱变换求频率，利用对数衰减技术并进行曲线拟合得到阻尼比。

本发明利用机器学习的方法实现了对监测数据的自动处理，网络自动化程度较高，分离速度较快。

权利要求书2页 说明书7页 附图10页CN 110782041 A 2020.02.11C N 110782041A1.一种基于机器学习的结构模态参数识别方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤一、将振动传感器收集到的数据进行初步滤波去噪处理，选择带通滤波器对信号进行频率域滤波，然后进行傅里叶反变换返回到时域；步骤二、将滤波后的数据输入设计的神经网络，设计目标函数，所述目标函数用于保证神经网络第三层的输出结果具有完全的独立性，使得神经网络的训练过程变为混叠信号的分离过程；步骤三、提取神经网络第三层的结果即为模态响应，神经网络三四层之间的权重即为振型系数；步骤四、对提取得到的模态响应进行功率谱变换求频率，利用对数衰减技术并进行曲线拟合得到阻尼比。

专利名称：一种结构模态参数识别方法专利类型：发明专利
发明人：徐亚兰,刘珍,薛敏,陈建军
申请号：CN201010531598.9
申请日：20101103
公开号：CN102467654A
公开日：
20120523
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及一种结构模态参数识别方法，其用于土木、航空航天结构的模态频率、阻尼以及振型的识别。

该识别方法首先对结构的含噪振动测试信号进行经验模式分解，并对分解后获得的本征模函数分量进行功率谱分析；然后根据各本征模函数分量的频率结构选择包含结构模态信息的本征模函数分量，进行线性叠加获得重构信号；最后利用重构信号进行Morlet小波变换，对各阶模态所对应的小波变换系数的瞬时幅值对数和相位进行最小二乘线性拟合，计算结构的模态频率、模态阻尼以及模态振型。

申请人：西安电子科技大学
地址：710071 陕西省西安市雁塔区太白南路2号
国籍：CN
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专利名称：一种用于提高结构模态参数识别精度的方法专利类型：发明专利
发明人：侯吉林,姜蕾蕾,张青霞
申请号：CN201910972643.5
申请日：20191014
公开号：CN110796036A
公开日：
20200214
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种用于提高结构模态参数识别精度的方法，涉及一种用于结构模态参数识别的可调幂指窗函数，属于结构损伤识别领域。

其特征是，将原始信号加该窗后作傅里叶变换，通过得到的频域响应对结构的模态进行识别。

该方法能使频谱图中的峰值位置更加明显，进而提高频率识别和幅值识别的精度。

对比加其他窗函数的方法具有操作简单，精度高，可调节性强等优点，因此具有良好的应用前景。

申请人：大连理工大学
地址：116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号
国籍：CN
代理机构：大连理工大学专利中心
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专利名称：一种桥梁模态参数自动识别方法专利类型：发明专利
发明人：汪利,郑钦杰,吕中荣
申请号：CN202210231942.5
申请日：20220309
公开号：CN114676477A
公开日：
20220628
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种桥梁模态参数自动识别方法，该方法包括：获取桥梁模态参数并进行验证，得到稳定点数据；基于分层聚类方法对稳定点数据进行分类，得到聚类树；根据需要结构模态的阶数从聚类树提取模态参数。

通过使用本发明，能够实现模态参数识别的完全自动化。

本发明作为一种桥梁模态参数自动识别方法，可广泛应用于建筑模态识别领域。

申请人：中山大学
地址：510275 广东省广州市海珠区新港西路135号
国籍：CN
代理机构：深圳市创富知识产权代理有限公司
代理人：高冰
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专利名称：一种时变模态参数识别方法专利类型：发明专利
发明人：张发明,顾亮亮,何乾强
申请号：CN201911422634.5
申请日：20191231
公开号：CN111174996A
公开日：
20200519
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本申请属于模态试验技术领域，特别涉及一种时变模态参数识别方法，包括如下步骤：构建谱分析模块；通过所述谱分析模块对加速度传感器数据以及力传感器信号进行时域采集；构建时变分析模块；通过所述时变分析模块对步骤二中采集到的数据进行分析，获得频响函数的瀑布图；在频响函数瀑布图中选取不同的频响函数进行分析，获得模态参数。

本申请的时变模态参数识别方法，通过构建时变分析模块对时域采集数据进行分析，最后获得模态参数，从而能够解决时变系统的模态参数识别问题。

申请人：中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所
地址：110035 辽宁省沈阳市皇姑区塔湾街40号
国籍：CN
代理机构：北京航信高科知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：高原
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桥梁模态参数识别方法嘿，咱今儿个就来聊聊桥梁模态参数识别方法。

你说这桥梁啊，就好比是咱生活中的大巨人，它们横跨江河湖海，连接着各个地方，让咱的通行变得轻而易举。

那这模态参数识别方法呢，就像是给这些大巨人做体检的一套手段。

咱得搞清楚它们的“身体状况”，是不是健康呀，有没有啥小毛病。

这可太重要啦，要是不搞清楚，万一哪天出点问题，那可不得了！比如说，咱可以通过动力测试的办法。

就好像给桥梁来一场特别的“运动会”，让它在各种外力作用下动起来，然后我们观察它的反应，收集各种数据。

这不就像是咱人去体检，又是抽血又是拍片的嘛，就是为了能准确了解身体内部的情况呀。

还有啊，咱可以利用一些先进的仪器设备，就像给桥梁配上了超级厉害的“眼睛”和“耳朵”，能捕捉到最细微的变化和声音。

这就好比咱有了个能看穿一切的法宝，能把桥梁的秘密都给挖出来。

再想想，这识别方法还像是一个解谜的过程。

我们要从一堆看似杂乱无章的数据中，找出那些关键的信息，就跟在一堆拼图碎片里找出正确的那几块，然后拼成一幅完整的画面一样。

这可得有点真本事才行呢！你说要是没有这些好的方法，咱怎么能放心地在那些大桥上走来走去呀？怎么能保证它们能稳稳地承载着那么多的车辆和行人呢？这可不是开玩笑的事儿呀！而且哦，这些方法还在不断发展和进步呢。

就跟咱人一样，要不断学习新知识，让自己变得更厉害。

说不定以后还会有更牛的方法出现，能把桥梁的模态参数识别得更准确、更全面。

总之呢，桥梁模态参数识别方法是非常重要的，关系着我们的出行安全，也关系着整个社会的发展。

咱可得重视起来，让这些大巨人一直健康地为我们服务呀！你说是不是这个理儿？。

专利名称：一种桥梁病害自动识别方法
专利类型：发明专利
发明人：申强,张磊,刘阳,朱建明,徐岚,丁建,马少飞,王萌菲,毕硕松,刘渊,吴荣桂,王威,孙希来,吴秀松,李瑞焕
申请号：CN201910501707.3
申请日：20190611
公开号：CN110222701A
公开日：
20190910
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供了一种桥梁病害自动识别方法，包括如下步骤：S1：构建桥梁病害检测数据集；S2：将数据集划分为训练集和测试集；S3：基于卷积神经网络SSD构建桥梁病害的目标检测模型；并对S3中的构建的桥梁病害的目标检测模型进行训练，对训练后的桥梁病害的目标检测模型进行评估，如通过了评估标准，则将待检测的带有病害的桥梁图像输入更新参数后的目标检测模型，通过特征融合确定最终的病害位置、种类及尺寸；本发明提供的桥梁病害自动识别方法可以自动检测出桥梁病害的位置、种类及尺寸，提高了检测精度以及效率。

申请人：北京新桥技术发展有限公司
地址：100088 北京市海淀区西土城路8号
国籍：CN
代理机构：北京精金石知识产权代理有限公司
代理人：王虎
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