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[发明专利]一种基于合成功率谱桥梁模态频率识别方法及系统-CN202010107469.0在审
发明人：刘兴旺 -专利权人：中铁大桥（南京）桥隧诊治有限公司
申请日： 2020-02-21 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G01M7/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于合成功率谱桥梁模态频率识别方法及系统，采用合成后的功率谱值向量识别主梁模态频率，避免了因某一阶模态频率功率谱能量较大而导致其他阶次模态频率功率谱峰值难以识别的问题，同时，合成后的功率谱由于桥梁结构模态频率区段能量较为集中，各阶模态频率功率谱峰值点较大，减小了因噪声对模态频率识别的影响，大大增强了桥梁模态频率识别精准，为后续桥梁结构数据分析及安全状态评估工作提供有力的技术支撑。
一种基于合成功率桥梁频率识别方法系统

[发明专利]一种基于波数谱主瓣位置的目标深度辨识方法及系统-CN202010904113.X在审
发明人：郑恩明;陈新华;李媛;李嶷;杨鹤;方华;张志博;郑海波;王麟煜;董力平;宋春楠 -专利权人：中国科学院声学研究所
申请日： 2020-09-01 - 公布日： 2020-11-13 - 主分类号： G01S7/539 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于波数谱主瓣位置的目标深度辨识方法及系统，所述方法包括：依据测量所得声速剖面，得到模态波数对应的最大值和最小值；在模态波数最小值至最大值区间，以水平拖线阵搭载的水面平台辐射噪声作基准源，利用模态域波束形成方法得到水面平台辐射噪声的模态波数谱，并将其作为参考基准；在模态波数最小值至最大值区间，得到深度待判决目标辐射噪声的模态波数谱；根据声速梯度变化趋势，分别得到水面平台辐射噪声和深度待判决目标辐射噪声的模态波数谱主瓣位置；将深度待判决目标辐射噪声对应模态波数谱与参考基准进行波数谱主瓣位置比较；依据比较结果对待判决目标的深度进行辨识，得到判决结果。
一种基于波数谱主瓣位置目标深度辨识方法系统

[发明专利]一种故障诊断方法、装置、介质及设备-CN202310024797.8在审
发明人：廖志强;宋雪玮;贾宝柱;孔德峰 -专利权人：广东海洋大学
申请日： 2023-01-09 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G01M13/045 文献下载
摘要：本发明提供一种故障诊断方法、装置、介质及设备，包括：利用经验模态分解算法对轴承的待诊断信号进行分解，获得多个本征模态函数；根据正常信号确定对应的基准规则谱熵值；确定本征模态函数的参考规则谱熵值；确定第i个参考规则谱熵值与基准规则谱熵值之间的差值Gi；确定第i个本征模态函数对应的故障特征变量值Ti；根据故障特征变量值确定目标本征模态函数，并对目标本征模态函数进行重构，形成重构信号；基于重构信号的包络谱进行故障诊断；如此，利用经验模态分解算法可有效分解出表征有故障信号的本征模态函数，然后结合规则谱熵值确定出故障信息含量较高的目标本征模态函数，利用重构信号的包络谱进行故障诊断时，可确保诊断精度。
一种故障诊断方法装置介质设备

[发明专利]一种基于深度学习的压力传感器的故障诊断方法与装置-CN202111095360.0有效
发明人：王小平;曹万;熊波 -专利权人：武汉飞恩微电子有限公司
申请日： 2021-09-17 - 公布日： 2021-12-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的压力传感器的故障诊断方法及系统,其方法包括：获取待测压力传感器的故障信号；对所述故障信号分别进行短时傅里叶变换和经验模态分解；根据所述频率谱的谐波个数，以及所述经验模态分解过程中得到的多个模态函数的信息熵，确定变分模态分解的模态数；根据所述模态数对所述故障信号进行变分模态分解，得到所述故障信号的包络谱；将所述故障信号的频率谱、边际谱和包络谱输入到训练完成的故障识别模型中，得出待测压力传感器的故障分类以及故障原因本发明通过模态分解和傅里叶变换获取故障的时域、时频域、能量谱等特征，再利用基于深度学习的识别模型对故障类型进行识别，从而提高了识别的通用性和灵活性。
一种基于深度学习压力传感器故障诊断方法装置

[发明专利]超声图像边缘提取方法和装置-CN201210563619.4有效
发明人：韩盼;陈烨;谢高生;周永进;黄邦宇;王磊 -专利权人：深圳先进技术研究院
申请日： 2012-12-22 - 公布日： 2013-04-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：所述方法包括：对超声图像进行二维经验模态分解得到二维本征模态函数；解析所述二维本征模态函数得到所述超声图像的谱特征；对所述谱特征进行图像分割得到对应的图像边缘信息，并结合所述谱特征对应的图像边缘信息得到所述超声图像的边缘图像所述系统包括：分解模块，用于对超声图像进行二维经验模态分解得到二维本征模态函数；特征解析模块，用于解析所述二维本征模态函数得到所述超声图像的谱特征；处理模块，用于对所述谱特征进行图像分割得到对应的图像边缘信息，并结合所述谱特征对应的图像边缘信息得到所述超声图像的边缘图像。
超声图像边缘提取方法装置

[发明专利]一种结合多工况响应的结构模态参数识别方法-CN202210559431.6在审
发明人：康杰;曾舒洪 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2022-05-20 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于多工况响应的结构模态参数识别方法。所述方法包括步骤：S1：通过振动传感器测量结构在两种载荷工况下的加速度响应，计算各载荷工况下的功率谱密度函数；S2：任选其中一载荷工况，构造功率谱密度函数矩阵，确定该功率谱密度函数矩阵的秩，计算出候选的结构模态参数；S3:结合所有载荷工况下的功率谱密度函数，构造新的功率谱密度函数矩阵，并确定该功率谱密度函数矩阵的秩；S4:比较上述两个功率谱密度函数矩阵秩的变化情况，根据秩的变化情况剔除候选结构模态参数中由非白环境载荷导致的虚假模态参数，保留真正的结构模态参数，作为本方法得到的最终识别结果。采用本方法提升了结构模态参数识别的准确性和可靠性。
一种结合工况响应结构参数识别方法

[发明专利]桥梁结构模态参数真假甄别方法及终端设备-CN201810103506.3在审
发明人：刘杰;赵玉;戎密仁;许宏伟;朱冀军;王联芳;闫涛;刘志强 -专利权人：石家庄铁道大学
申请日： 2018-02-01 - 公布日： 2018-07-24 - 主分类号： G01H17/00 文献下载
摘要：本发明涉及桥梁监测技术领域，提供了桥梁结构模态参数真假甄别方法及终端设备。该方法包括：通过设置在桥梁多个测点上的数据采集装置，获取环境激励条件下桥梁结构的监测数据；采用NExT，先计算各个监测数据的互功率谱密度函数，再经傅里叶逆变换得到监测数据的互相关函数，作为模态参数识别算法的输入数据进行模态参数识别并绘制稳定图；计算各个测点监测数据的自功率谱与互功率谱密度函数，将所有测点的自功率谱和互功率谱分别求和，再将自谱和互谱在同数量级下求和，获得功率谱的和函数；对和函数绘图并结合稳定图进行真假模态参数甄别。上述方法通过稳定图法与功率谱求和峰值法相结合来进行桥梁结构模态真假甄别，能够提高甄别精度。
监测数据桥梁结构模态参数稳定图求和测点互功率谱密度函数模态参数识别终端设备自功率谱功率谱和函数傅里叶逆变换数据采集装置互相关函数互功率谱环境激励桥梁监测峰值法模态算法绘图绘制桥梁

[发明专利]一种基于同步模态谱的风电机组轴承故障诊断方法-CN202011281606.9有效
发明人：王前;李巧月;江星星;李珂;祁玉梅 -专利权人：苏州大学文正学院
申请日： 2020-11-16 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G01M13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于同步模态谱的风电机组轴承故障诊断方法，其包括：采集风电机组振动数据；基于所述风电机组振动数据构建同步模式谱；通过轴旋转频率与故障特征的瞬时频率之间的关系计算得到故障特征的理论阶次值；将所述同步模式谱中检测到的故障相关特征阶次与所述理论阶次值进行对比，对所述风电机组轴承进行故障诊断。本发明通过构建同步模态谱，仅仅只需要优化得到转速信息，识别其它特征成分是不要迭代优化。同步模态谱相比于现有阶次分析方法增强了对风电机组振动信号中蕴含轴承特征的提取能力。构建同步模态谱中嵌入了优化后的带宽参数，保证了提取特征成分带宽的合理性，显著提升同步模态谱对风电机组轴承故障特征的揭示能力。
一种基于同步模态谱机组轴承故障诊断方法

[发明专利]一种基于互谱函数的运行模态分析实验方法及装置-CN201410341266.2有效
发明人：王扬渝;蔡东海;文东辉;陈恒 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2014-07-17 - 公布日： 2017-03-01 - 主分类号： G01M7/02 文献下载
摘要：一种基于互谱函数的运行模态分析实验方法，包括以下步骤1)用弹性绳将梁悬挂，利用钢锤在选取的激励点对梁实施脉冲激励；2)采集参考点和响应点在脉冲激励后产生的响应信号；3)对采集信号进行带通滤波；4)求取参考点与响应点之间的互功率谱函数，并构建互功率谱函数不同采样时刻数据构成的矩阵方程；5)利用矩阵方程求解系数矩阵，得到系统极点；6)识别模态振型及模态参与因子矩阵；7)进行模态置信判据矩阵值计算，当模态置信判据值在预设合理区间以内，获得梁的模态参数以及提供一种基于互谱函数的运行模态分析实验装置。本发明能够减少试验强度和时间，大幅提高试验效率和学生的学习效果。
一种基于函数运行分析实验方法装置

[发明专利]一种考虑非白环境载荷影响的结构模态参数辨识方法-CN202110073487.6在审
发明人：康杰;居鹤华;余萌;韩亮亮 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2021-01-20 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G01M13/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种考虑非白环境载荷影响的结构模态参数辨识方法，该方法首先测量工程结构的响应信号并计算功率谱密度函数矩阵。采用频域分解方法，根据功率谱密度函数矩阵的奇异值曲线初步辨识出工程结构的模态参数，包括模态频率和模态振型。随后构造功率谱密度传递率矩阵，根据功率谱密度传递率矩阵奇异值的变化规律剔除由于非白噪声载荷导致的虚假模态参数。最后在剩余的模态频率处对工程结构响应信号进行带通滤波，计算滤波信号的超值峰度系数，根据超值峰度系数进一步剔除谐波载荷导致的虚假模态参数，保留工程结构真实模态参数并作为最终辨识结果。
一种考虑环境载荷影响结构参数辨识方法

[发明专利]基于SVD和VMD的机械件故障诊断方法-CN202110594636.3有效
发明人：王林军;蔡康林;徐洲常;刘洋 -专利权人：三峡大学
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G01M13/045 文献下载
摘要：本发明涉及基于SVD和VMD的机械件故障诊断方法，包括：获取机械件的振动信号；与无故障机械件相比较，判断有无异常；对振动信号进行奇异值分解，计算奇异值序列的相邻奇异值的差值，得到差分谱；分析差分谱，确定重构阶数，对机械件振动信号进行重构；将重构信号分解成模态分量，确定最优的模态分量数量；再对原故障诊断的机械件的振动信号进行变分模态分解；选出加权峭度指标值较大的模态分量进行信号合成；利用合成信号生成包络谱；根据包络谱判断机械件的故障类型本发明解决了变分模态分解方法分解参数难以确定的问题，对重构信号的变分模态分解以确定最优的模态分量数量的过程中，考虑了模态分量与原信号的相关性，确定的分解参数更优。
基于 svd vmd 机械故障诊断方法

[发明专利]基于多模态融合的对比增强能谱乳腺摄影分类方法及系统-CN202110371520.3在审
发明人：郑元杰;宋景琦;王军霞;徐晨曦;姜岩芸 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2021-04-07 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于医疗影像处理技术领域，提供了一种基于多模态融合的对比增强能谱乳腺摄影分类方法及系统。其中，该方法包括获取多模态的若干个对比增强能谱乳腺摄影图像；所述多模态的对比增强能谱乳腺摄影图像包括能谱低能图像和能谱对比增强图像；预处理对比增强能谱乳腺摄影图像；提取预处理后的对比增强能谱乳腺摄影图像的特征并进行融合
基于多模态融合对比增强乳腺摄影分类方法系统

[发明专利]时频域谱减法和经验模态分解联合的隧道滤波方法及系统-CN202011073949.6有效
发明人：陈磊;李凯;付超;张庆松;孙法合;高雪池;张灵莉;曹帅;解冬东;许新骥 -专利权人：山东大学;山东高速集团有限公司
申请日： 2020-09-30 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种时频域谱减法和经验模态分解联合的隧道滤波方法及系统，基于经验模态分解方法，将时域隧道含噪地震记录分解为多个固有模态函数分量；对分解得到的各个固有模态函数分量进行加权；对加权后的各个时间域IMF分量分别转到时频域进行时频域谱减法滤波；将各个IMF分量进行时频域谱减法滤波后得到的小波系数利用同步挤压小波变换的逆变换分别转换为时域信号；将获得的时域信号直接相加，实现数据重构和滤波；本公开通过将时频域谱减法和经验模态分解进行联合滤波，拓展了时频域谱减法的适用性，提高了滤波效果。
时频域谱减法经验分解联合隧道滤波方法系统

[发明专利]一种针对声纹识别的语音降噪方法及装置-CN201810065088.3有效
发明人：颜永红;王文超;徐及 -专利权人：中国科学院声学研究所;北京中科信利技术有限公司
申请日： 2018-01-23 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G10L17/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种针对声纹识别的语音降噪方法及装置，该方法包括：对具有噪声的语音信号预处理后，进行特征提取，获取第一语音功率谱图；对第一语音功率谱图进行分解，获取第一模态信号和除第一模态之外的模态信号；对第一模态信号进行降噪，获取降噪后的模态信号；将降噪后的模态信号与所述除所述第一模态之外的模态信号进行相加重构，获取第二语音功率谱图。通过该方案，主要是分离出噪声最多的模态进行降噪处理。如此一来，在实现语音信号降噪处理的同时，还可以尽量避免了有效语音信号的损失，即说话人语音信息的损失，提升声纹识别效果。
一种针对声纹识别语音方法装置

[发明专利]基于参数自适应特征模态分解故障诊断方法和系统-CN202210571899.7有效
发明人：鄢小安;姜东;谢超;刘英 -专利权人：南京林业大学
申请日： 2022-05-24 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于参数自适应特征模态分解故障诊断方法和系统，故障诊断方法包括如下步骤：采集机械设备的故障振动信号；基于最大信号循环峭噪比的群智能优化方法自动地确定特征模态分解的模态个数和滤波器长度，并采用参数优化的特征模态分解将采集的振动信号划分为一系列模态分量；计算各模态分量的平方包络谱特征能量比，并选取具有最大平方包络谱特征能量比的模态分量作为主模态分量；通过从主模态分量的平方包络谱中提取故障特征频率，实现机械故障识别。该诊断方法继承了特征模态分解强鲁棒性和高运算效率的优点，能够从强噪声背景下提取出有用的周期性故障特征信息，实现设备故障的高效检测。
基于参数自适应特征分解故障诊断方法系统

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