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龙图腾网获悉上海材料研究所申请的专利一种BWBN模型的参数估计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：CN115183969B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202210770940.3，技术领域涉及：G01M7/02；该发明授权一种BWBN模型的参数估计方法及系统是由赵露;丁孙玮;涂田刚设计研发完成，并于2022-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种BWBN模型的参数估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种BWBN模型的参数估计方法及系统，方法包括：获取实验的测量数据和物理参数，将测量数据以及物理参数代入BWBN模型并求解，确定待辨识参数；对待辨识参数进行初始化，确定取值范围和初始值，假定各个待辨识参数满足高斯分布，分别计算似然函数确定各个待辨识参数的初始先验分布；分别自每个待辨识参数的先验分布中抽取样本并基于样本更新各个待辨识参数的估算值，重复此步骤，直至满足预设置的终止条件；输出每个待辨识参数的估算值。与现有技术相比，本发明以测量数据为驱动，基于iTMCMC采样方法估计BWBN非线性迟滞模型的参数，具有较高通用性，可应用于各类迟滞阻尼振动近似满足BWBN模型的辨识问题中。

本发明授权一种BWBN模型的参数估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种BWBN模型的参数估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取实验的测量数据，所述测量数据包括力和位移，确定实验的物理参数，建立BWBN模型，将测量数据以及物理参数代入BWBN模型，求解BWBN模型，确定BWBN模型中的W个待辨识参数； 分别对每个待辨识参数进行初始化，确定其最大值、最小值和初始值，假定各个待辨识参数满足高斯分布，分别计算各个待辨识参数的似然函数，得到各个待辨识参数的初始先验分布，将初始先验分布作为待辨识参数的先验分布，将初始值作为待辨识参数的估算值； 分别自每个待辨识参数的先验分布中抽取样本并基于样本更新各个待辨识参数的估算值，完成一轮优化，重复此步骤，直至满足预设置的终止条件，停止迭代； 输出每个待辨识参数的估算值； 第j轮优化中自第s个待辨识参数的先验分布中抽取样本并基于样本更新第s个待辨识参数的估算值，其中，j＝1、2、…，s＝1、2、…、W，具体为： 从第s个待辨识参数的先验分布中抽取Nj,s个样本：Nj,s为预设置的第j轮优化中第s个待辨识参数的样本抽取值； 计算第j轮优化的渐变系数，计算公式如下： 其中，表示第j轮优化中第s个待辨识参数的样本变异系数； 分别计算每个样本的加权系数，计算公式如下： 表示第j轮优化中第s个待辨识参数的第k个样本的加权系数，D表示实验的测量数据； 计算Nj,s个样本的加权系数的平均值，计算公式如下： 其中，Sej,s表示第j轮优化中第s个待辨识参数的样本加权系数平均值； 计算协方差矩阵，计算公式如下： 其中，∑j,s表示第j轮优化中第s个待辨识参数的Nj,s个样本的协方差矩阵，表示第j轮优化中第s个待辨识参数的Nj,s个样本的均值，T表示矩阵转置，ξj表示预设置的第j轮优化中的自适应缩放因子； 从中随机生成索引l，按照概率从中选择样本将以为中心的高斯分布和协方差矩阵∑j,s作为一个假设的μc的建议分布，得到μc作为初始样本分布开始的马尔可夫链；若其中，r为从0到1的均匀分布中的样本，则令更新第s个待辨识参数的先验分布和初始值，否则，重复此步骤； 每轮优化开始时，确定自适应缩放因子ξj的值，其计算公式为： 其中，W表示待辨识参数的总数，pr表示样本接受率，tr表示目标接受率，Na表示需要调整的链条数，即第j轮优化中的马尔可夫链的数量； 预设置的终止条件为第j轮优化的渐变系数qj等于1，认为每个待辨识参数均找到最优的估算值，停止迭代。

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