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公开（公告）号CN122986843A | 申请号CN202611485553.X | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人西安石油大学;西北工业大学 |
分类号G06F18/2433(2023.01), G06F18/24(2023.01), G06F18/2321(2023.01), G06F18/23213(2023.01), G06F18/2337(2023.01), G06F18/2131(2023.01), G06F18/2135(2023.01), G06F18/25(2023.01), G06F18/22(2023.01), G06F123/02(2023.01), G06F18/10(2023.01) | 申请日2026-09-23 | 公开日2026-10-27 |
发布日期2026-10-27 | 文档 ID84635777289800002 | 源数据页码85 |
专利语言zh | ||
本发明公开了一种基于最小二乘复频域法的自适应模态参数识别方法及系统，包括：获取频率序列和多参考频响函数矩阵；设置频率分析范围、最小模型阶次和采样时间间隔；通过最小二乘求解获得当前的模型阶次的多项式系数矩阵；进行特征值分解和阈值筛选得到物理极点集合；采用IG‑FC迭代模糊C均值聚类算法进行自动聚类得到有效物理极点集合；根据有效物理极点集合得到对应模态的复模态振型；进行幅值归一化得到归一化模态振型；据固有频率和阻尼比在归一化模态振型输出待识别机械结构的结构模态参数。本发明利用IG‑FC算法强抗噪、密近模态聚类精度高、无人工干预的优势，大幅提升低阻尼、强噪声、密近模态耦合场景下的识别鲁棒性。
附图 1