基于CEEMD分解和Data-SSI算法的斜拉桥模态参数识别

发布时间：2017-09-29 15:25

  本文关键词：基于CEEMD分解和Data-SSI算法的斜拉桥模态参数识别

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【摘要】：针对集合经验模态分解算法存在的不足之处,提出了一种基于聚类分析的集合经验模态分解算法(CEEMD),以实现对响应信号的降噪与重构。首先对输入信号进行特征分析以确定加入白噪声的幅值标准差以及EEMD集成次数;其次进行EEMD分解;并对所得本征模态函数(IMF)利用欧式距离进行聚类分析,以检验所得本征模态函数之间是否存在模态混叠现象;然后采用模糊综合评价法计算每个IMF与实测信号之间的模糊相似系数,以便选出有效的IMF分量;再利用主成分分析和帕累托图法对保留下来的有效IMFs进行信号的重构,进而达到对实测信号的有效分解和降噪效果。为了验证该算法能运用于实际桥梁中,对某大型斜拉桥进行实例分析,首先对传感器所测响应信号进行重构,然后将其作为数据驱动随机子空间算法的输入,进行模态参数识别,同时为了进一步验证该算法所得结果比现有算法更为精确,对各算法结果进行了对比分析,结论是该算法能对响应信号进行更好的降噪与重构,且所得结果更接近真实值,能运用于实际桥梁的模态参数识别。
【作者单位】： 浙江工业职业技术学院建筑工程学院;
【关键词】： 桥梁工程 CEEMD 模糊综合评价法 主成分分析 帕累托图 Data-SSI
【分类号】：U446
【正文快照】： 桥梁结构在使用过程中,其功能会随着使用年限的增加而呈现下降趋势,一旦达到某一临界值,结构便无法正常使用,可见有必要对桥梁结构进行定期的可靠性评估[1],以便更好掌握桥梁结构自身的健康状况,确保其正常运行。实际工程中,能够通过识别桥梁结构的模态参数[2]来评估结构的可

【参考文献】

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本文编号：942770