噪声与振动控制

噪声与振动控制 ›› 2026, Vol. 46 ›› Issue (2): 26-31.

• 振动理论与数值解法 • 上一篇    下一篇

基于CEEMDAN-WT的风机塔筒模态参数识别

续秀忠1，李超轶1，边蕴宇2，王树宏2   

  1. ( 1. 上海海事大学物流工程学院，上海201306；
    2. 上海复合材料科技有限公司，上海201112 )
  • 收稿日期:2024-08-29 修回日期:2024-11-29 出版日期:2026-04-18 发布日期:2026-04-17

Modal Parameter Identification ofWind-driven Generator′ s Tower Based on CEEMDAN-WT

  • Received:2024-08-29 Revised:2024-11-29 Online:2026-04-18 Published:2026-04-17

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摘要： 采用一种融合互补集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise，CEEMDAN)和小波变换(Wavelet Transform，WT)的降噪方法，对环境激励下1.5 MW风力发电机塔筒进行模态参数识别。首先，对该型风力发电机塔筒进行环境激励下的模态测试，获取振动响应；然后，利用CEEMDAN和小波软阈值降噪融合的方法对振动响应进行处理；最后，利用数据驱动的随机子空间方法进行模态参数识别，得到塔筒模态参数。结果表明：与现有的经验模态分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)方法、互补集合经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition，CEEMD)方法、小波阈值方法相比，融合方法处理的信号具有更高的信噪比(Signal Noise Ratio，SNR)和更小的均方根误差(Root Mean Square Error，RMSE)，所得模态参数识别结果与商业软件识别结果、仿真结果相差不大，具有较高的准确性，可被运用于大型结构在环境激励下的模态参数识别之中。

关键词: 振动与波, 风机塔筒, CEEMDAN, 小波变换, 模态参数, 随机子空间