基于改进EMD-ICA的结构模态参数识别研究

摘要：

该文针对频带滤波改进经典经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的模态分解能力不足时产生过多虚假模态的问题以及真正本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF)的判定问题,提出了将改进EMD与独立分量相结合的信号分析方法.该方法不需要人为预先设定阈值,能够自动分离出真正的IMF分量,消除改进EMD过程中产生的虚假模态,保障EMD分解信号的有效性.然后利用随机减量技术获得各IMFs的自由模态,最后利希尔伯特变换和最小二乘拟合技术相结合的方法来识别出结构的频率和阻尼比,并通过两个数值算例和一个七层钢框架的模态试验予以验证.研究结果表明:该方法可有效解决改进EMD的缺陷,并成功识别出结构的模态参数.

关键词：改进Hilbert-Huang变换、模态参数识别、经验模态分解、独立分量分析、随机减量技术

所属期刊栏目：30

分类号：TU317.5;TU311.3(建筑结构)

资助基金：国家自然科学基金项目51278127,50878057;国家"十二五"科技支撑计划项目2012BAJ14B05

在线出版日期：2013-11-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：199-204