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申请/专利权人：华侨大学;中建三局(福建)投资建设有限公司

摘要：本发明提供了欠定条件下的密集模态参数识别方法、装置、设备及介质，涉及工作模态参数识别技术领域，本方法通过获取传感器测点的线性时不变结构振动响应信号,根据振动响应信号数据的自相关性来构建三阶张量，通过张量分解后可以得到模态振型与模态响应矩阵；可以更准确地反映数据的内在结构，通过整合自相关性、PCA以及张量分解，使得即使在传感器有限的情况下欠定也能有效地提取模态信息，识别出工作模态参数模态振型、固有频率等，为监测大型结构，如桥梁、高层建筑、风力涡轮机等提供了进一步的可能。

主权项：1.一种欠定条件下的密集模态参数识别方法，其特征在于，包括：获取预设传感器测点在设定环境激励下的线性时不变结构振动响应信号X，其中，传感器测点的个数小于自由度数；使用主成分分析PCA方法对所述线性时不变结构振动响应信号X进行分析处理，得到所述线性时不变结构振动响应信号X的主成分得分；利用自相关函数计算所述主成分得分的自相关性；检测自相关函数中的峰值，确定周期性特征合适的滞后期；根据所述滞后期和所述线性时不变结构振动响应信号X构建一个三阶张量，其中，所述滞后期作为张量的第三维度；对所述三阶张量进行分解处理，以实现欠定工作密集模态参数识别，其中，分解后的因子矩阵对应的是模态振型矩阵与模态坐标响应矩阵，对模态坐标响应矩阵进行预处理，获得对应的模态固有频率，模态振型矩阵中的向量对应着模态振型向量；利用自相关函数计算所述主成分得分的自相关性，具体为：利用自相关函数计算所述主成分得分的自相关性，计算公式为： 其中，为数据长度，为滞后数，为采样时间，指的是选择的一个主成分的索引，表示主成分矩阵Y的第i列，为在时间点t上，第i个主成分的值，为的均值，为自相关函数；检测自相关函数中的峰值，确定周期性特征合适的滞后期，具体为：若找到至少两个峰值，滞后数量为第一个峰和第二个峰之间的距离，确定滞后期；若没有找到至少两个峰值，使用自相关函数的最大长度作为滞后数量，确定滞后期，公式为： 其中，为峰值数组，为峰值索引，为自相关函数，为自相关函数ACF的长度。

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