基于总体平均经验模态分解算法的自适应改进

摘要：

目前较为广泛使用的总体平均经验模态分解算法(EEMD)不能实现桥梁结构响应信号的自适应分解和重构,基于此,针对EEMD算法的不足,提出了能够实现桥梁结构响应信号自适应分解与重构的改进算法:首先引入自适应极值点匹配延拓算法以抑制端点效应;再对分解信号进行聚类分析以避免模态混叠现象;最后利用各本征模态函数(IMF)对应的信息熵、能量密度和平均周期构建筛选有效IMF分量的指标(有效程度系数),以实现有效IMF分量的自动筛选,再利用筛选出的有效分量对桥梁结构响应信号进行重构.模拟信号和简支梁桥仿真算例表明,所提改进算法能够更有效、更准确的实现桥梁结构响应信号的自适应分解与重构.

关键词：桥梁结构、模态分解算法、端点效应、聚类分析、信号重构

所属期刊栏目：36

分类号：U446.3(桥涵工程)

资助基金：国家自然科学基金11627802,51478071

在线出版日期：2017-08-16（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：215-223