中山大学吕中荣获国家专利权
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龙图腾网获悉中山大学申请的专利基于联合对角化的谱密度近频模态参数识别自动化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：CN120068446B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202510216134.5，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于联合对角化的谱密度近频模态参数识别自动化方法是由吕中荣;谢玎暄;汪利设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于联合对角化的谱密度近频模态参数识别自动化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于联合对角化的谱密度近频模态参数识别自动化方法，包括获取被检测系统的响应功率谱密度矩阵并确定频率峰值点，当存在密集近频且频率峰值点属于共振频率带，根据由响应功率谱密度矩阵确定的旋转矩阵确定自振频率和阻尼比。本发明利用联合对角化技术，实现了近频模态参数自动化识别，同时提高了模态振型的识别准确率，采用联合对角化技术处理近频模态的功率谱密度矩阵，实现了自动化提取被检测系统的自振频率和阻尼比，而根据自振频率和阻尼比能够确定被检测系统的模态振型，从而通过算法自动化实现近频模态的高效识别，减少人为干预，大幅提升分析效率，适用于在线监测和大规模结构的模态分析。本发明广泛应用于控制技术领域。
本发明授权基于联合对角化的谱密度近频模态参数识别自动化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于联合对角化的谱密度近频模态参数识别自动化方法，其特征在于，所述基于联合对角化的谱密度近频模态参数识别自动化方法包括： 通过加速度计传感器对被检测系统进行检测，获得加速度响应数据； 以所述加速度响应数据作为运动学信息； 根据公式 进行计算；其中，为响应功率谱密度矩阵，为对所述运动学信息的采样点总数，为对所述运动学信息的采样时间间隔，为所述加速度响应数据在变量为时的函数形式， 为所述加速度响应数据在变量为时的函数形式，和为计算过程中的参数，为频率峰值点； 根据所述响应功率谱密度矩阵，确定频率峰值点和密集近频的存在状态； 当密集近频的存在状态表示存在密集近频，判断所述频率峰值点是否属于共振频率带； 当所述频率峰值点属于共振频率带，根据所述响应功率谱密度矩阵确定旋转矩阵； 根据所述旋转矩阵，确定所述被检测系统的自振频率和阻尼比。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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