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龙图腾网获悉长江水利委员会长江科学院申请的专利一种基于强震监测数据的高拱坝模态参数自动识别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：CN115712847B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202211453437.1，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权一种基于强震监测数据的高拱坝模态参数自动识别方法是由李波;梁蔚;余信江;胡超;胡蕾;杨胜梅;张启灵;韩笑;郑谦;田亚岭;李志设计研发完成，并于2022-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强震监测数据的高拱坝模态参数自动识别方法在说明书摘要公布了：一种基于强震监测数据的高拱坝模态参数自动识别方法，包括：基于高拱坝强震监测数据，采用随机子空间识别方法算法进行高拱坝模态参数识别，以自振频率和模态置信准则为坐标、所有测点的功率谱的最大值为背景曲线绘制稳定图；联合局部离群因子和核密度估计识别稳定图中的异常极点，剔除虚假模态，再运用麻雀搜索算法搜寻K‑means聚类算法的最优组合，得到稳定图的初始聚类中心；利用K‑means算法对稳定图中有效极点进行聚类分析，实现模态参数的自动识别。本发明融合SSI、SSA、LOF、KDE和K‑means聚类算法，能在低信噪比条件下显著抑制噪声，剔除虚假模态，在没有人为干扰的情况下自动准确识别出高拱坝模态参数。

本发明授权一种基于强震监测数据的高拱坝模态参数自动识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强震监测数据的高拱坝模态参数自动识别方法，其 特征在于，包括以下步骤： S1：稳定图绘制：采用随机子空间识别方法对高拱坝强震监测数据初步分析，识别出不同阶数的自振频率和振型，计算出满足容差的自振频率和模态置信准则，以满足容差的自振频率为横坐标、模态置信准则为纵坐标、所有测点的功率谱的最大值作为背景曲线，绘制稳定图，通过局部离群因子和核密度估计方法分析稳定图中的极点，剔除虚假模态； S2：参数初始化：设置麻雀搜索算法的种群个数、迭代次数、预警值、发现者比例、侦察者比例，初始化K个聚类中心的麻雀种群； S3：聚类中心更新：对每组聚类中心，根据最小距离原则将稳定图中剔除了异常点的极点划分到距离最小的簇内，计算每个簇内元素的平均值作为该簇新的聚类中心； S4：最佳适应度值和麻雀个体计算：计算麻雀群体中个体适应度值，对所有麻雀个体适应度值进行排序，找到当前最佳和最差适应度值，更新发现者、加入者和侦察者位置，计算麻雀种群适应度值，更新麻雀种群位置，判断算法是否达到最大迭代次数，不满足则返回步骤S3，满足则输出最佳适应度值及与最佳适应度值对应的最佳麻雀个体； S5：最佳聚类中心和聚类划分获取：将步骤S4得到的最佳麻雀个体作为初始聚类中心，运用K-means聚类算法对稳定图中剔除了异常点的极点进行聚类分析，得到最终的聚类中心和聚类划分； S6：模态参数确定：确定距最终的聚类中心最近的极点包含的参数为最终的模态参数； 步骤S1中对稳定图绘制的具体步骤如下包括： S11、对于具有高拱坝强震监测数据，其离散型随机状态空间模型为： 1； 式中：，分别为系统离散时间的状态矢量与输出矢量在时刻的值，为系统输出的数目；，分别为系统状态空间方程的状态矩阵和输出矩阵；，分别为系统建模过程噪声和测量噪声在时刻的值，其为均值为零的白噪声； S12、构造Toeplitz矩阵： 2； 式中：输出向量的协方差矩阵为：； S13、Toeplitz矩阵分解： 对Toeplitz矩阵进行SVD分解可得： 3； 式中：，均为正交矩阵，为降序排列的个主奇异值对角阵； S14、对系统矩阵特征值分解为： 4； 式中，是一个由离散时间系统的极点组成的对角矩阵，是系统状态空间方程的状态矩阵的特征向量； S15、通过离散系统的极点计算连续系统的特征值为： 5； 式中：为采样时间间隔； S16、自振频率、阻尼比和振型计算结果为： ，，6； 式中：、、分别表示第阶模态的自振频率、阻尼比和振型； S17、计算满足容差的频率和MAC： 7； 8； 式中：为计算频率，为模型的阶数，为模态置信准则： 9； 式中：为模态振型，值在0和1之间，表示模态振型的相关性； 以满足容差的频率为横坐标、MAC为纵坐标，绘制稳定图，将所有测点的功率谱的最大值作为稳定图的背景曲线； S18、对于稳定图中极点的数据集，的所有个最近邻为： 10； 与的可达距离表示为： 11； 式中：为和其第个近邻间的欧氏距离； 的局部可达密度为： 12； 式中：为的邻域集； 的局部离群因子为： 13； S19、利用KDE方法确定步骤S18计算出的局部离群因子的概率密度函数，设置显著性水平为5%，计算控制值，如果高于KDE确定的控制值，则判定为稳定图中的异常极点，剔除高拱坝虚假模态。

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