中南大学舒臻孺获国家专利权
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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于混合模态识别的海上风机模态识别方法、介质及设备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：CN119939194B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510420880.6，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权基于混合模态识别的海上风机模态识别方法、介质及设备是由舒臻孺;冯文海;何旭辉设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于混合模态识别的海上风机模态识别方法、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及海上风能技术领域，具体涉及一种基于混合模态识别的海上风机模态识别方法、介质及设备，包括如下步骤：使用随机子空间‑卡尔曼滤波法去除响应中的谐波成分；将去除谐波成分的响应用于改进的自然激励技术‑特征系统实现算法的模态识别；将去除谐波成分的响应用于功率谱密度传递率法的频率识别；对比功率谱密度传递率法与改进的自然激励技术‑特征系统实现算法频率结果确定正确的结构频率；最终从改进的自然激励技术‑特征系统实现算法中提取出正确的结构物理模态信息。本发明解决了现有的模态识别方法在应用于海上风电机组时受到限制，无法准确识别其模态参数的技术问题。
本发明授权基于混合模态识别的海上风机模态识别方法、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于混合模态识别的海上风机模态识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、通过实测平台的传感器得到目标结构的加速度振动响应； S2、确定S1中加速度振动响应的谐波频率，再使用随机子空间-卡尔曼滤波法去除响应中的谐波成分，得到去除谐波成分的加速度响应； S3、将去除谐波成分的加速度响应用于改进的自然激励技术-特征系统实现算法的模态识别，得到改进的自然激励技术-特征系统实现算法的模态频率结果；将去除谐波成分的加速度振动响应用于功率谱密度传递率法的频率识别，得到去除有色噪声后的结构频率； S4、对比改进的自然激励技术-特征系统实现算法的模态频率结果和去除有色噪声后的结构频率，确定正确的结构频率； S5、基于S4所得正确的结构频率从改进的自然激励技术-特征系统实现算法中提取出正确的结构物理模态信息，得到风机正确的模态参数。
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