基于CEEMDAN-SOBI对桥梁监测挠度的分离研究

论文摘要

为实现桥梁挠度监测信号各种效应值的分离,提出1种基于自适应噪声的完备集合经验模态分解（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN）结合二阶盲源辨识（Second Order Blind Identification,SOBI）的单通道盲源分离算法。首先利用自适应噪声的完备集合经验模态分解将单通道的桥梁挠度信号分解为一系列线性平稳的本征模函数,计算各子序列的排列熵（Permutation Entropy,PE）并将排列熵值相近的序列相加组成新的序列;然后采用K-L散度的判别法剔除虚假的分量,将真实的分量组成盲源分离模型的输入信号;最后采用二阶盲源辨识对输入信号进行盲源分离,得到桥梁监测挠度的各效应值。结果表明:该方法能有效分离挠度监测信号中的各种效应值。

论文目录

• 0 引言
• 1 基本理论
•   1.1 CEEMDAN算法
•   1.2 排列熵
•   1.3 K-L散度
•   1.4 SOBI算法原理
•   1.5 挠度信号分离流程
• 2 桥梁模拟挠度信号分离
•   2.1 挠度信号模拟
•   2.2 挠度信号分离
• 3 实测桥梁挠度信号成分分离
•   3.1 工程背景
•   3.2 实测挠度信号的各成分分离
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 谭冬梅,陈方望,周强,吴浩

关键词: 桥梁结构监测,散度,挠度分离

来源: 中国安全生产科学技术 2019年11期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑

专业: 公路与水路运输

单位: 武汉理工大学道路桥梁与结构工程湖北省重点实验室,华中师范大学城市与环境科学学院

基金: 国家自然科学基金项目(51408452),湖北省重点实验室开放基金项目(DQJJ201709)

分类号: U446

页码: 123-129

总页数: 7

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