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龙图腾网恭喜西安交通大学申请的专利基于最小方差功率谱估计的叶片固有频率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：CN115636105B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202211204832.6，技术领域涉及：B64F5/60；该发明授权基于最小方差功率谱估计的叶片固有频率识别方法是由杨来浩;金若尘;杨志勃;胡华辉;田绍华;王景;李浩琪;孙瑜;陈雪峰设计研发完成，并于2022-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于最小方差功率谱估计的叶片固有频率识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于最小方差功率谱估计的叶片固有频率识别方法，方法包括以下步骤：利用有限元分析叶片一阶固有频率，确定叶片的频率估计范围与频率估计识别率，其中，叶片振动表示为多个复数频率信号与复数高斯白噪声信号的叠加，基于叶片振动构建信号快拍矩阵，根据信号快拍矩阵计算信号自相关矩阵的近似；根据叶端定时传感器的排布方式、所述频率估计范围和频率估计分辨率构建峰搜索向量；选取低速非共振段的叶端定时数据，遍历频率估计范围内所有频率计算信号的功率谱幅值；基于线性平均平滑算法估计叶片异步振动频率作为叶片固有频率。

本发明授权基于最小方差功率谱估计的叶片固有频率识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于最小方差功率谱估计的叶片固有频率识别方法，所述方法包括以下步骤：第一步骤（S1）中，利用有限元分析叶片的一阶固有频率，确定叶片的频率估计范围与频率估计识别率，其中，叶片振动表示为多个复数频率信号与复数高斯白噪声信号的叠加；第二步骤（S2）中，基于叶片振动构建信号快拍矩阵，根据信号快拍矩阵计算信号自相关矩阵，其中，在最小方差功率谱估计方法的基础上，通过改进传统方法的自相关矩阵计算方法，利用前向空间平滑算法计算信号矩阵，利用信号矩阵互积运算得到非均匀采样信号的自相关矩阵；第三步骤（S3）中，根据叶端定时传感器的排布方式、所述频率估计范围和频率估计分辨率构建峰搜索向量；第四步骤（S4）中，选取低速非共振段的叶端定时数据，遍历频率估计范围内所有频率计算信号的功率谱幅值；第五步骤（S5）中，基于线性平均平滑算法估计叶片异步振动频率作为叶片固有频率。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安交通大学，其通讯地址为：710049 陕西省西安市咸宁西路28号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。