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基于EMD-SSSC分解的振动信号去势
被引量：
2
1
作者
杨穹
秦仙蓉
+2 位作者
刘兆航
孙远韬
张氢
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2024年第1期187-191,共5页
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...
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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关键词
振动与波
经验模态分解
软筛分停止准则
信号去势
信号
分析
岸桥监测
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职称材料
题名
基于EMD-SSSC分解的振动信号去势
被引量：
2
1
作者
杨穹
秦仙蓉
刘兆航
孙远韬
张氢
机构
同济大学机械与能源工程学院
出处
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2024年第1期187-191,共5页
文摘
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。
关键词
振动与波
经验模态分解
软筛分停止准则
信号去势
信号
分析
岸桥监测
Keywords
vibration and wave
EMD
soft sieving stopping criterion
signal detrend
signal processing
quayside container crane monitoring
分类号
TH113 [机械工程—机械设计及理论]
TH113.1 [机械工程—机械设计及理论]
O327 [理学—一般力学与力学基础]
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作者
出处
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1
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》
CSCD
北大核心
2024
2
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