基于经验模态分解的速度脉冲型地震动量化识别

发布时间：2018-08-18 19:19

【摘要】：对近场速度脉冲型地震而言,其速度时程的主脉冲形状通常是不对称的,为了克服该现象对量化识别速度脉冲型地震动带来的影响,基于经验模态分解(EMD)良好的自适应分解能力,该文建立了以本征模态函数(IMF)重构为基础的速度脉冲量化识别方法。使用该方法进行信号重构之后,能够有效实现信号的去噪平滑,进而通过峰点法(PPM)较为准确地确定脉冲周期,最终通过其能量大小定义脉冲特征,该文还将该方法拓展到了多脉冲识别,并在脉冲方向的显著性方面进行了验证。研究结果表明:相比其他手段,基于IMF重构的脉冲量化识别方法能够更有效地识别不对称脉冲记录,具有更好的工程适用性。
[Abstract]:For near-field velocity-pulse earthquakes, the main pulse shape of the velocity time history is usually asymmetric. In order to overcome the influence of this phenomenon on quantificational identification of velocity-pulsed ground motions, Based on the good adaptive decomposition ability of empirical mode decomposition (EMD), a speed pulse quantization recognition method based on (IMF) reconstruction of intrinsic mode function is established. After signal reconstruction, signal denoising and smoothing can be realized effectively, and pulse period can be determined accurately by peak point method (PPM). Finally, pulse characteristics can be defined by its energy size. The method is extended to multi-pulse recognition, and the significance of pulse direction is verified. The results show that the pulse quantization recognition method based on IMF reconstruction can identify asymmetric pulse records more effectively and has better engineering applicability than other methods.
【作者单位】： 西南交通大学陆地交通地质灾害防治技术国家工程实验室;重庆大学山地城镇建设与新技术教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(51378432,51308468) 青年千人计划项目
【分类号】：P315.9

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2190432