(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910192700.8
(22)申请日 2019.03.14
(71)申请人 长安大学
地址 710064 陕西省西安市雁塔区二环南
路中段126号
(72)发明人 梁鹏　贺敏　叶春生　王树东　
赵玄　赵翔宇　
(74)专利代理机构 西安恒泰知识产权代理事务
所 61216
代理人 李婷
(51)Int.Cl.
G06F 17/50(2006.01)
G06K 9/62(2006.01)
(54)发明名称
一种模态参数自动识别简化实用方法
(57)摘要
本发明公开了一种模态参数自动识别简化
实用方法，该方法根据模态参数识别结果数据量
和稳定点数据量确定相似指标比例，进而确定合
理的指标差统计划分区间，提取其横坐标作为聚
类指标；对所有识别结果进行排序并标记，基于
指标阈值，对排序的识别结果依次进行遍历，将
小于阈值的识别结果按相似属性划分为一类，形
成多个具有相同属性的数据小类；设定稳定点数
量阈值，通过剔除不满足稳定点数量阈值的模态
类实现稳定图自动识别。

该方法解决了现有稳定
图自动自动识别中聚类指标的自动获取问题，遍
历归类过程简化了传统聚类的概念和过程，减小
了计算量，较已有的基于聚类算法的稳定图自动
识别过程显著减少迭代次数，
提高了计算效率。

权利要求书2页 说明书6页 附图4页CN 110059353 A 2019.07.26
C N 110059353
A
1.一种模态参数自动识别简化实用方法，其特征在于，包括：
步骤1，聚类指标的自动选取
根据桥梁健康监测模态参数识别结果数据量和稳定点数据量确定相似指标比例，进而确定合理的指标差统计划分区间，提取其横坐标作为聚类指标；
步骤2，简化的遍历归类过程
对所有识别结果进行排序并标记，将识别结果的二维数据特性压缩为一维以简化计算，基于指标阈值，对排序的识别结果依次进行遍历，将小于阈值的识别结果按相似属性划分为一类，形成多个具有相同属性的数据小类；
设定稳定点数量阈值，通过剔除不满足稳定点数量阈值的模态类实现稳定图自动识别。

2.如权利要求1所述的模态参数自动识别简化实用方法，其特征在于，所述的根据模态参数识别结果数据量和稳定点数据量确定相似指标比例，包括：
推导稳定图稳定点和全部模态参数识别结果之间的数据量关系，得到稳定点相似指标数量和所有数据点相似指标数量之间的数量关系，进而得到两者的比例关系。

3.如权利要求1所述的模态参数自动识别简化实用方法，其特征在于，所述的确定合理的指标差统计划分区间，提取其横坐标作为聚类指标，包括：
通过对相似指标进行统计分析，将统计结果最小指标区间占比设定为计算得到的比例，选取该比例下的横坐标作为聚类指标。

4.如权利要求3所述的模态参数自动识别简化实用方法，其特征在于，所述的将统计结果最小指标区间占比设定为计算得到的比例，选取该比例下的横坐标作为聚类指标，包括：
当对所有相似指标进行柱状图统计时，稳定点之间的相似指标位于最左端的区间内，当该区间的数据量占总体指标的比例为e时，所对应的横坐标就是稳定点之间的相似指标；
其中：
上式中，n为剔除虚假模态参数后的识别结果数量，N为系统最高阶次，a为稳定图中可以观察到的稳定轴的数量。

5.如权利要求1所述的模态参数自动识别简化实用方法，其特征在于，所述的基于指标阈值，对排序的识别结果依次进行遍历，将小于阈值的识别结果按相似属性划分为一类，包括：
对识别结果进行排序，根据排序完成的识别结果，按照设定的指标从第一个结果开始对识别结果进行遍历归类，当计算的软指标小于指标阈值时，继续计算下一个数据；当大于指标阈值时，停止计算，并开始下一个结果的遍历过程。

6.如权利要求1所述的模态参数自动识别简化实用方法，其特征在于，所述的对排序的识别结果依次进行遍历，其中遍历过程为：
基于硬指标，滤除绝对虚假模态参数，将剩余识别频率结果由小到大排列，数值相同时，按模型阶数的大小排列，并给每个数据进行编号，作为唯一标识码，最终形成初始矩阵
权　利　要　求　书1/2页2CN 110059353 A。