【摘要】：目前較為廣泛使用的總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法(EEMD)不能實(shí)現(xiàn)橋梁結(jié)構(gòu)響應(yīng)信號(hào)的自適應(yīng)分解和重構(gòu),基于此,針對(duì)EEMD算法的不足,提出了能夠?qū)崿F(xiàn)橋梁結(jié)構(gòu)響應(yīng)信號(hào)自適應(yīng)分解與重構(gòu)的改進(jìn)算法:首先引入自適應(yīng)極值點(diǎn)匹配延拓算法以抑制端點(diǎn)效應(yīng);再對(duì)分解信號(hào)進(jìn)行聚類分析以避免模態(tài)混疊現(xiàn)象;最后利用各本征模態(tài)函數(shù)(IMF)對(duì)應(yīng)的信息熵、能量密度和平均周期構(gòu)建篩選有效IMF分量的指標(biāo)(有效程度系數(shù)),以實(shí)現(xiàn)有效IMF分量的自動(dòng)篩選,再利用篩選出的有效分量對(duì)橋梁結(jié)構(gòu)響應(yīng)信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)。模擬信號(hào)和簡(jiǎn)支梁橋仿真算例表明,所提改進(jìn)算法能夠更有效、更準(zhǔn)確的實(shí)現(xiàn)橋梁結(jié)構(gòu)響應(yīng)信號(hào)的自適應(yīng)分解與重構(gòu)。
[Abstract]:The general average empirical mode decomposition algorithm (EEMD), which is widely used at present, can not realize adaptive decomposition and reconstruction of bridge structure response signal. Based on this, the deficiency of EEMD algorithm is pointed out. An improved algorithm for adaptive decomposition and reconstruction of bridge structure response signals is proposed. Firstly, adaptive extremum matching continuation algorithm is introduced to suppress the endpoint effect, and then cluster analysis of decomposed signals is carried out to avoid modal aliasing. Finally, using the information entropy, the energy density and the average period of each intrinsic mode function (IMF) to construct the index (effective degree coefficient) to screen the effective IMF component, so as to realize the automatic screening of the effective IMF component. Then the response signal of bridge structure is reconstructed by the selected effective component. The simulation results of the simulated signal and simply supported beam bridge show that the proposed improved algorithm is more effective and accurate in the adaptive decomposition and reconstruction of the bridge structure response signal.
【作者單位】： 重慶交通大學(xué)土木工程學(xué)院;南充市住房和城鄉(xiāng)建設(shè)局;西南交通大學(xué)土木工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(11627802;51478071)
【分類號(hào)】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

1 何星;王宏力;姜偉;王林;;改進(jìn)的自適應(yīng)EEMD方法及其應(yīng)用[J];系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào);2014年04期

2 張超;陳建軍;郭迅;;基于EEMD能量熵和支持向量機(jī)的齒輪故障診斷方法[J];中南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年03期

3 時(shí)世晨;單佩韋;;基于EEMD的信號(hào)處理方法分析和實(shí)現(xiàn)[J];現(xiàn)代電子技術(shù);2011年01期

4 孫偉峰;彭玉華;楊陽(yáng);孟慶芳;許建華;;經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解頻率分辨率的一種改進(jìn)方法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2010年01期

5 許順國(guó);牟瑞芳;張雪梅;;模糊數(shù)學(xué)綜合評(píng)判法在水質(zhì)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用——以成都市府河為例[J];唐山師范學(xué)院學(xué)報(bào);2007年02期

6 張郁山,梁建文,胡聿賢;應(yīng)用自回歸模型處理EMD方法中的邊界問(wèn)題[J];自然科學(xué)進(jìn)展;2003年10期

7 ;Boundary-processing-technique in EMD method and Hilbert transform[J];Chinese Science Bulletin;2001年11期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

1 唐東明;聚類分析及其應(yīng)用研究[D];電子科技大學(xué);2010年

2 徐士代;環(huán)境激勵(lì)下工程結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別[D];東南大學(xué);2006年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 張佳文;基于振動(dòng)特性的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別方法研究[D];長(zhǎng)沙理工大學(xué);2009年

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 榮欽彪;劉f ;宿策;康宏志;;EMD密集模態(tài)識(shí)別研究及在電站廠房中的應(yīng)用[J];水力發(fā)電學(xué)報(bào);2017年06期

2 徐健;周志祥;唐亮;冉杰;何杰;;基于總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法的自適應(yīng)改進(jìn)[J];振動(dòng)與沖擊;2017年11期

3 田大勇;莫家慶;呂小毅;;平滑濾波聯(lián)合VS-LMS在拉曼光譜去噪中的應(yīng)用[J];激光雜志;2017年05期

4 劉玉梅;趙聰聰;熊明燁;趙穎慧;喬寧國(guó);田廣東;;Assessment of bearing performance degradation via extension and EEMD combined approach[J];Journal of Central South University;2017年05期

5 王名月;繆炳榮;李旭娟;楊忠坤;;基于局部均值分解的螺栓連接振動(dòng)松動(dòng)研究[J];工程機(jī)械;2017年05期

6 郭艷平;鄧志杰;;一種新的內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)判據(jù)[J];計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用;2017年04期

7 王冬梅;路敬yN;;非平穩(wěn)信號(hào)的去噪技術(shù)研究[J];內(nèi)燃機(jī)與配件;2017年06期

8 鄧t，

本文編號(hào)：2152120