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龙图腾网获悉深圳防灾减灾技术研究院申请的专利基于数据融合和自适应稀疏正则化的损伤识别方法及系统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：CN116226974B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202310020098.6，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权基于数据融合和自适应稀疏正则化的损伤识别方法及系统是由林健富;王立新;黄剑涛;王俊芳设计研发完成，并于2023-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据融合和自适应稀疏正则化的损伤识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于数据融合和自适应稀疏正则化的损伤识别方法及系统，利用多学科物联网及结构动力学分析技术，对土木结构关键部位的多种结构动力响应监测数据进行实时采集和分析，是一套基于少量多元异构数据融合的损伤识别指标和自适应稀疏正则化求解技术进行结构健康监测和损伤识别的方法，以解决土木结构健康监测系统中多源异构感知数据不能被充分挖掘、融合利用的问题，以及损伤识别指标不够敏感或损伤指标容易被环境噪声干扰而引起误判的问题。本发明提供的技术方案，可部署于结构健康监测系统，实现工程结构安全的诊断和评估，做到工程结构安全风险隐患的早预警、早发现和早处置，确保城市土木工程结构的安全运行和突发事件的高效应对。

本发明授权基于数据融合和自适应稀疏正则化的损伤识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于数据融合和自适应稀疏正则化的损伤识别方法，其特征在于基于多种少量优化布置的传感器测量的数据通过协方差进行多元感知数据融合并采用自适应的稀疏正则化方法求解，具体包括如下步骤： S1、通过预设土木结构的有限元模型，对结构健康监测传感器的测点进行优化布置计算分析，得到结构健康监测多种传感器的优化布设方案； S2、实时采集目标土木结构的多元感知结构动力响应监测数据，并对所述结构动力响应监测数据进行标准化和无量纲化处理，得到标准化结构响应向量； S3、采用协方差函数对所述标准化结构响应向量进行多元异构数据融合，并根据所述多元异构数据融合的结果构造得到基于协方差的多元感知融合的损伤识别指标，该基于协方差的多元感知融合的损伤识别指标对局部损伤敏感而对测量噪声不敏感； S4、根据所述基于协方差的多元感知融合的损伤识别指标和实际测量的多元感知的结构动力响应监测数据，计算得到所述目标土木结构含损伤信息的多元感知数据融合损伤指标向量； S5、根据所述基于协方差的多元感知融合的损伤识别指标和采用所述预设土木结构处于健康基准状态的有限元模型进行仿真计算，得到基于有限元模型的多元感知数据融合损伤指标向量； S6、根据和构造出损伤识别方程，并结合自适应稀疏正则化的技术对所述损伤识别方程进行求解和进行模型更新，最终迭代求解得到损伤识别结果，从而可以定位损伤的位置和损伤的程度; 其中，所述结构动力响应监测数据包括结构响应变量：加速度、位移和应变，并通过状态空间方程表示如下：                                      1其中，，                  2为观察向量，为应变响应时程、为位移响应时程，为加速度响应时程；为状态向量，满足动力方程：                                     3其中，，                   4是应变模态矩阵；是匹配应变计算的节点位移的选择矩阵；矩阵G是从全局坐标到局部坐标的坐标变换矩阵；向量B定义了局部应变‑位移关系；为模态矩阵；和分别是结构固有频率和阻尼比组成的对角矩阵；和分别为模态坐标下的位移和速度； 为外激励向量; 在S2中对所述结构动力响应监测数据进行标准化和无量纲化处理，得到标准化结构响应向量，采用如下公式计算：                                            5其中，为原始的结构动力响应监测数据， 为与对应的标准差; 在S3中采用协方差函数对所述标准化结构响应向量进行多元异构数据融合，包括计算任意两个标准化结构响应的互协方差函数，公式如下：                    6其中，为传感器p记录的结构响应，为标准化后的结构响应，表示传感器p在完好结构上记录的结构动力响应的标准差；E表示期望，变量为时间间隔，下标p，q表示由传感器p，q测得的响应计算而来； 基于上述公式6，通过如下公式构造得到基于协方差的多元感知融合的损伤识别指标： 7其中，下标s表示所选传感器的总数；nt是为损伤识别选择的时间间隔总数。

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