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1、第33卷第5期福州大学学报(自然科学版)Vol.33No.52005年10月JournalofFuzhouUniversity(NaturalScience)Oct.2005文章编号:1000-2243(2005)05-0638-05信号经验模式分解与间断频率禹丹江,任伟新(福州大学桥梁与隧道工程研究所,福建福州350002)摘要:基于环境激励条件下结构的模态参数识别问题需要处理采集的数据信号来得到所需的参数信息.经验模式分解(EMD)通过筛分过程将原始信号分解成若干个基本模式分量(IMF),可看
2、作无需预设带宽的自适应高通滤波方法.通过设置间断频率可以避免模态混叠,使每一个基本模式分量表示结构的某一阶固有模态.采用信号实例说明该方法的主要计算过程,分解结果表明该方法能有效对信号进行分解,方便模态参数识别.关键词:模态分析;信号处理;经验模式分解;基本模式分量;间断频率中图分类号:O321;TH113文献标识码:ASignalempiricalmodedecompositionandintermittencyfrequencyYUDan-jiang,RENWei-xin(Instituteo
3、fBridgeandTunnelEngineering,FuzhouUniversity,Fuzhou,Fujian350002,China)Abstract:Ambientvibrationbasedmodalparameteridentificationneedstoextractinformationfrommea2surementdatausingsignalprocessmethod.Empiricalmodedecomposition(EMD)isasignalprocessingte
4、chniquetodecomposedatasetintoseveralintrinsicmodefunctions(IMF)byasiftingprocess.EMDcanberegardedasanadaptivehighpassfilterwithoutsettingabandwidthinadvance.Byusinginter2mittencyfrequency,thesiftingprocesscanovercomethedifficultyofmodemixinganddecompo
5、sedatatomodalresponsefunctions.Casestudyshowstheapplicabilityofthepresenttechnique.Theresultindi2catesthatthesignalcanbedecomposedefficientlyandpreparedformodalidentification.Keywords:modalanalysis;signalprocess;empiricalmodedecomposition;intrinsicmod
6、efunction;intermittencyfrequency基于环境激励条件下结构的模态参数识别问题,从采集的数据信号中获得所需要的信息是很重要的一环.目前,常用的环境激励下的模态参数识别方法一般假定环境激励为白噪声,利用白噪声的数学统计特性对环境激励理想化.而实际情况环境激励一般为非稳态激励.传统的信号分析方法如傅里叶[1]变换分析平稳信号很有效,但用于分析非平稳信号则缺乏物理意义.近年来小波分析越来越广泛地应用于非平稳信号的分析中.小波分析本质上是可调窗口的傅里叶变换,由于小波基函数的长度
7、有限,在对信号作小波变换时会产生能量泄露.另一方面,一旦选择了小波基和分解尺度,所得到的结果就是某一固定频段的信号,从这一点上来讲小波分析不具有自适应性.经验模式分解(EmpiricalModeDecom2position,简称EMD)方法是1998年,由美国航天局的NEHuang等人提出来的非线性、非平稳信号分解[2]方法.EMD基于信号本身的时间尺度特征,把复杂的信号函数分解为有限的基本模式分量(IntrinsicModeFunction,简称IMF)之和,克服了傅里叶变换用高次谐波分量拟合非
8、线性非平稳信号的缺点.每一[3]个基本模式分量仅包含结构的某一阶固有模态信息,可以认为是结构的一阶模态响应,其频率成分随信号本身变化而变化,因此EMD方法是自适应的信号处理方法,比傅里叶及小波变换等依赖于先验收稿日期:2005-01-10作者简介:禹丹江(1977-),男,博士研究生.基金项目:国家自然科学基金资助项目(50378021)第5期禹丹江,等:信号经验模式分解与间断频率·936·函数基的分解方法更适用于非线性和非平稳信号.[3-6]EMD方法一经提出就在很多工程领域得到
