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基于EMD-SSSC分解的振动信号去势
杨穹, 秦仙蓉, 刘兆航, 孙远韬, 张氢
噪声与振动控制
2024, 44 (1):
187-191.
提出一种基于经验模态分解和软筛分准则的振动信号去势方法EMD-SSSC(Empirical Mode Decomposition-Soft Sifting Stopping Criterion,EMD-SSSC),根据软筛分准则自适应控制筛分过程,改善本征模态函数的混叠问题,提高经验模态分解的精度与效率,从而有效去除振动信号的趋势项。通过解析函数和两自由度弹簧-质量-阻尼系统验证该方法的有效性和精度,并进一步将其应用于实际岸桥结构健康监测中加速度响应的去势。结果表明:采用EMD-SSSC方法可以准确剔除振动信号中的趋势项,去势精度远高于最小二乘法;所提出方法既可有效用于数值积分中因积分常数的存在而出现的趋势项,也可合理去除工程实际监测信号中的趋势项。
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