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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种悬索桥梁端纵向位移连续缺失监测数据的重构方法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：CN115859813B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202211549127.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种悬索桥梁端纵向位移连续缺失监测数据的重构方法是由张文明;陆小凡;王志伟;郭彤设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种悬索桥梁端纵向位移连续缺失监测数据的重构方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种悬索桥梁端纵向位移连续缺失监测数据的重构方法，包括步骤如下：S1，对监测结果中历史环境气温和梁端位移的有效数据进行预处理；S2，利用长短时记忆网络模型，建立环境温度与梁端纵向位移低频成分时间序列之间的LSTM回归模型；S3，基于U型架构的全卷积神经网络的频带拓宽模型，分阶段逐步实现不同频段的梁端纵向位移数据高频成分的重构；S4，采用统计校正方法对串联模型的预测结果进行修正；S5，采用性能评价指标评估整个数据重构方法在测试集上的性能。本发明能很好地弥补健康监测系统中由于各种原因影响频繁发生的数据缺失缺陷，为后续的数据挖掘服务，具有可行性、可靠性。

本发明授权一种悬索桥梁端纵向位移连续缺失监测数据的重构方法在权利要求书中公布了：1.一种悬索桥梁端纵向位移连续缺失监测数据的重构方法，其特征在于，包括步骤如下： S1，对监测结果中历史环境气温和梁端位移的有效数据进行预处理； S2，利用长短时记忆网络模型，建立环境温度与梁端纵向位移低频成分时间序列之间的LSTM回归模型； S3，基于U型架构的全卷积神经网络的频带拓宽模型，分阶段逐步实现不同频段的梁端纵向位移数据高频成分的重构； S4，采用统计校正方法对串联模型的预测结果进行修正； S5，采用性能评价指标评估整个数据重构方法在测试集上的性能； 步骤S3中，通过训练三个超分模型分别完成梁端纵向位移数据的三个阶段的频谱带宽拓展，逐步实现fT至fM1频段、fM1至fM2频段、fM2至fD频段的梁端位移数据高频成分的重构，其中，fT为梁端纵向位移数据低频分量的频谱带宽，fD为梁端纵向位移数据重构的目标带宽； 所述三个阶段的超分模型的训练和超参数优化独立开展，利用步骤S1中预处理后的梁端纵向位移数据样本，通过降采样，获得采样频率分别为2fT、2fM1和2fM2的梁端纵向位移数据样本； 各个阶段的超分模型输入序列在喂入该阶段的超分模型之前，需要利用三次样条插值，将其上采样至采样频率与该阶段超分模型输出一致，频谱带宽不变； 各阶段的超分模型采用U型架构，在U型架构模型中，输入序列首先被编码器压缩至长度最短的，然后又被解码器扩展至原始长度；输入序列的编码和解码分别由一系列一维卷积层和子像素卷积层实现，某一卷积层的输出被称为从该层输入提取出的特征图；在编码阶段，特征图的长度逐层减半，而特征通道数逐渐增加；在解码阶段，特征图的长度逐层增半，而特征通道数逐渐减少；在每个卷积层中，卷积核的通道数自动与输入特征图的通道数保持一致，并且卷积核数量决定其输出特征图的通道数；除输出层外，每层中的卷积操作后都跟随着一个非线性激活函数，每三层卷积操作后采用一次丢弃操作；采用频域损失函数在各阶段独立开展超分模型训练，根据频域指标对各阶段的超分模型的预测效果进行评估，确定最优模型； 选用的频域损失函数及频域指标如下： 采用频域损失函数开展超分模型训练，该频域损失函数的表达式为： 式中， 其中，和分别表示和的短时傅里叶变换；表示的短时傅里叶变换；表示由梁端纵向位移序列经过三次样条插值得到的序列，其时间分辨率与一致，但频谱带宽依然和梁端纵向位移序列相同；表示相对于的残差序列，实质上，它代表模型重构出的高频成分；表示相对于的残差序列；β表示幅值压缩系数；V和W分别表示短时傅里叶变换幅度谱时间和频率维度的尺寸；和分别表示数据重构框架各阶段中梁端位移数据的模型标签和预测值；和分别表示和的短时傅里叶变换；和分别表示和序列中短时傅里叶变换幅度谱时间维度序号为v和频率维度序号为w的值； 采用对数频谱距离LSD对各阶段的超分模型的预测效果进行评估，确定最优模型；对数频谱距离LSD为和的短时傅里叶变换幅值谱之间的对数距离，单位为dB；对数频谱距离LSD的计算公式如下： 式中V和W分别表示短时傅里叶变换幅度谱时间和频率维度的尺寸；和分别表示数据重构框架各阶段中梁端位移数据的模型标签和预测值；和分别表示和的短时傅里叶变换；和分别表示和序列中短时傅里叶变换幅度谱时间维度序号为v和频率维度序号为w的值。

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