基于补充改进集合经验模态分析法-多尺度排列熵分析桥梁振动信号优化滤波方法

• 作者: 杨海涛 王伯昕 王清 陈小旭 高欣
• 来源期刊: 吉林大学学报（工学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 桥梁工程 桥梁健康监测 分解与重构 滤波 补充集合经验模态分析
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 交通运输工程·土木工程
• 页码范围: 216-226
• 页数: 11页
• 分类号: U448.27
• 语种: 中文
• DOI: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20190013

摘要

针对桥梁振动信号高度非平稳特征和含噪声成分严重的问题,提出了一种应用于桥梁健康监测领域的信号自适应分解与重构的优化滤波方法.该方法以自适应加噪的完备集合经验模态分解(CEEMDAN)为核心算法,将原始振动信号逐级分解为多个不同特征时间尺度相对平稳的固有模态函数(IMF),采用端点对称延拓法抑制端点效应,引入多尺度排列熵(MPE)分析各IMF在不同尺度上的熵均值,检索随机程度较大的IMF分量,将含噪严重与由于加噪分解产生的伪分量剔除完成一次滤波,为了择优选取剩余IMF进行信号重构保证滤波具有较好的相似度与光滑度,建立了优化重构模型完成两次滤波.研究表明:本文方法在自适应分解阶段较常用的集合经验模态分解(EEMD)、补充集合经验模态分解(CEEMD)方法具有更好的完备性、正交性与计算效率,在一定程度上抑制了模态混叠现象,端点效应问题有所改善,并对IMF进行优化重构,经分析最终的滤波信号具有较高的信噪比,通过对真实桥梁振动信号分析再一次验证了本文方法的优势,该方法的滤波结果可以作为实现桥梁健康监测技术的可靠依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王清		246	2907	27.0	42.0
2	王伯昕		25	43	4.0	5.0
3	杨海涛		5	37	3.0	5.0
4	高欣		9	31	2.0	5.0
5	陈小旭		1	0	0.0	0.0