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龙图腾网获悉上海交通大学;中节能(湖州)科技城投资建设发展有限公司申请的专利用于结构健康监测的多元数据采集与融合分析方法和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：CN119862526B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202411798091.8，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权用于结构健康监测的多元数据采集与融合分析方法和系统是由王斐亮;杨健;庞博;马喜宏;庄朝芳;钱锡伟;姜琰;陆敏铖设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于结构健康监测的多元数据采集与融合分析方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供用于结构健康监测的多元数据采集与融合分析方法和系统，包括：利用集成多元传感器获取目标建筑物或构筑物监测数据并传输；对监测数据进行处理；建立LSTM神经网络模态参数预测模型和LSTM神经网络修正倾角预测模型，并进行训练；确定用于预测的模态参数序列和修正倾角序列，分别输入LSTM神经网络模态参数预测模型和LSTM神经网络修正倾角预测模型，得到模态参数预测序列以及倾角预测序列，并进行趋势分析和预警。本发明有效剥离环境参数对被测结构参数与预测结果的影响，利用LSTM神经网络对不同条件的建筑物或构筑物被测数据进行训练和拟合，可以对被测结构时序数据的非线性演化特征进行高精度表达。

本发明授权用于结构健康监测的多元数据采集与融合分析方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种用于结构健康监测的多元数据采集与融合分析方法，其特征在于，包括： 利用集成多元传感器获取目标建筑物或构筑物监测数据，所述监测数据包括加速度监测数据、倾角监测数据、温度监测数据； 将所述加速度监测数据、倾角监测数据、温度监测数据进行传输； 对所述加速度监测数据进行结构模态参数识别获得模态参数识别结果，得到模态参数历史监测数据；对所述倾角监测数据、温度监测数据进行处理，得到修正倾角历史监测数据、温度历史监测数据； 建立LSTM神经网络模态参数预测模型，将所述模态参数历史监测数据作为训练样本进行训练；建立LSTM神经网络修正倾角预测模型，将所述修正倾角历史监测数据作为训练样本进行训练； 获得待预测的模态参数序列，将所述模态参数序列输入至已训练的LSTM神经网络模态参数预测模型中，输出目标建筑物或构筑物的模态参数预测序列；获得待预测的修正倾角序列，将所述修正倾角序列输入至已训练的LSTM神经网络倾角预测模型中，输出目标建筑物或构筑物的倾角预测序列； 基于预测得到的所述模态参数预测序列和所述倾角预测序列进行趋势判定以及预警； 所述利用集成多元传感器获取目标建筑物或构筑物监测数据，为使用传感器进行定时采集； 传感器进行单次采集时，采集的数据包含固定时间段内以固定采样频率采集的加速度时程、单个或多个倾角数据、单个或多个温度数据； 采用SSI方法对目标建筑物或构筑物的加速度监测数据进行模态参数识别，识别到模态参数，包括：模态频率、模态振型和模态阻尼； 在识别的过程中还生成稳定图，所述稳定图包括横坐标为模态频率，纵坐标为模态阶数的稳定图； 基于所述稳定图，过滤所述识别到的模态参数中的不稳定频率，获得频率稳定的模态频率、模态振型和模态阻尼。

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