桥梁动力测试信号的自适应分解与重构

发布时间：2017-10-19 18:46

  本文关键词：桥梁动力测试信号的自适应分解与重构

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【摘要】：针对桥梁结构动力测试信号噪声水平高、难以分离结构有效信号的特点,在总体平均经验模态分解方法和主成分分析的基础上,建立了自适应分解与重构方法。对经验模态分解结果的模态混叠现象进行深入分析,利用白噪声概率密度函数的均匀性对模态混叠模式一进行了改进,基于相关性分析改进了模态混叠模式二,改进后的分解方法在计算效率和分解精度上均有较大提升;随后对所有分解获得的固有模态函数进行多尺度主成分分析,实现降噪和选择并重构测试信号。分别用模拟信号和实际桥梁测试信号对所提方法的有效性进行了验证。结果表明:改进后的信号自适应分解和重构方法能在降噪的同时,有效地提取桥梁结构信息,可用于实际桥梁结构的动力测试分析中。
【作者单位】： 西南交通大学土木工程学院桥梁工程系;
【关键词】： 桥梁 动力测试 EEMD 信号分解 信号重构
【基金】：国家自然科学基金(51078316) 国家重点基础研究发展计划(2013CB036300-2) 四川省科技计划项目(2011JY0032) 铁路科技研究开发计划项目(2011G026-E、2012G013-C)
【分类号】：U446
【正文快照】： 信号分解技术广泛应用于桥梁结构的模态参数识别中,如Fourier变换、小波变换以及HHT变换[1]。因HHT变换中的经验模式分解(Empirical Mode Decompo-sition,EMD)能对非线性、非平稳信号进行自适应分解而受到广泛关注。与Fourier变换和小波变换不同的是,EMD无需基函数,属于数据驱

【参考文献】

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本文编号：1062765