作者：陈永高; 钟振宇桥梁工程模态参数识别总体经验模态分解响应信号自适应分解
摘要：对于桥梁结构而言,可以通过监测其模态参数值的变化情况来评判其健康状况。在对桥梁结构进行模态参数识别时,由于传感器采集的响应信号是在环境激励下监测的,所以信号中会含有部分的噪声,不仅会影响识别结果的精度,还会导致虚假模态的存在,所以实际运用中需要先对响应信号进行一定的预处理。现阶段被广泛运用的预处理方法是总体经验模态分解（EEMD）算法,虽然该算法是在EMD算法基础上改进得到的,但依然存在一定的缺陷。为了弥补这些缺陷,提出了一种新的分解算法,即互补自适应噪声的集合经验模态分解算法（EEMDCAN）。首先确定添加白噪声的幅值标准差和集成平均次数,接着引入了统计学中的聚类分析、相关性分析以及模糊综合评价算法来实现信号的自适应分解与降噪。最后利用所提算法对仿真信号进行分解与重构,并将所得结果与EEMD分解结果进行对比分析,以验证所提算法的可行性;同时为进一步验证所提算法能运用于实际桥梁结构中,以某大型斜拉桥为研究对象,利用改进算法对其加速度信号预处理,结果表明改进算法能够克服EEMD算法存在的模态混叠现象,能更好地对信号进行降噪与重构,且能保留响应信号中更多的有用信息,具有一定的实际运用价值。
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