南昌大学李火坤获国家专利权
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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利基于泄流激励的高拱坝运行模态参数自动辨识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：CN121188527B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511737119.1，技术领域涉及：G06F18/2337；该发明授权基于泄流激励的高拱坝运行模态参数自动辨识方法及系统是由李火坤;曾思宇;柳波;王刚;黄伟;李怡静;潘云文设计研发完成，并于2025-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于泄流激励的高拱坝运行模态参数自动辨识方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于泄流激励的高拱坝运行模态参数自动辨识方法及系统，方法包括：1获取振动位移响应信号：基于自适应多元变分模态分解算法确定惩罚因子和最优分解层数，得到每个传感器通道信号的最佳IMF分量，并通过频域交叉相关系数进行IMF分量筛选和信号重构，实现信号的自适应降噪；2基于协方差矩阵驱动的随机子空间识别算法建立蒙特卡洛三维稳定图；3基于智能聚类算法的模态参数自动辨识。本发明通过自动化优选多传感器振动信号的模态分量重构信号以抑制噪声；结合蒙德卡洛理论与协方差驱动随机子空间法建立蒙德卡洛三维稳定图确定模型阶次，应用改进模糊聚类实现稳定图自动解释，从而准确识别高拱坝运行模态参数。
本发明授权基于泄流激励的高拱坝运行模态参数自动辨识方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于泄流激励的高拱坝运行模态参数自动辨识方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、将振动传感器布设于高拱坝结构上，开展高拱坝结构的振动测试，获取高拱坝结构多传感器振动位移响应信号； 通过引入浣熊优化算法COA，构建一个反映模态分离效果的适应度函数，利用COA搜索并确定自适应多元变分模态分解MVMD算法的全局最优参数组合，从而在信号分解后得到每个传感器通道信号的最佳IMF分量，t为采样时间，并通过频域交叉相关系数进行IMF分量筛选，提取高拱坝结构多传感器振动位移响应信号中频率交叉相关系数值大于0.1的敏感IMF分量进行信号重构，实现多传感器振动位移响应信号的自适应降噪； 步骤2、基于协方差矩阵驱动的随机子空间识别算法SSI-COV分析建立蒙特卡洛三维稳定图； 步骤3、根据建立的蒙特卡洛三维稳定图，进行基于智能聚类算法的模态参数自动辨识。
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