基于改进EEMD算法的桥梁结构模态参数识别

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.

关键词：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

所属期刊栏目：35

分类号：U446.3(桥涵工程)

资助基金：浙江省教育厅科研项目Y201432555;浙江省住建厅科研项目2014Z126;厦门市科技计划资助项目3502Z20161082

在线出版日期：2018-06-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：49-57