【摘 要】
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针对大型渡槽安全运行评估问题,提出一种环境激励下基于二次滤波的希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)模态参数辨识方法。采用小波阈值与经验模态分解(empirical
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针对大型渡槽安全运行评估问题,提出一种环境激励下基于二次滤波的希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)模态参数辨识方法。采用小波阈值与经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)结合的二次滤波方法滤除运行环境中强噪声干扰,凸显结构动力特性,有效避免了模态混叠问题;根据奇异熵增量理论确定系统阶数,应用HHT方法辨识降噪后信号,提高辨识准确性和精度。将该方法应用于景泰川二期三泵站输水U型渡槽,辨识正常输水工况下结构前5阶模态参数,建立该渡槽第一跨三维有限元模型,并计算模型同工况下前5阶模态参数,对比模态参数辨识结果与有限元仿真结果。对比结果表明:2种方法计算结果非常接近,最大误差为4.4%。说明基于二次滤波的HHT模态辨识方法能准确高效辨识强噪声背景下结构模态参数,可将该方法推广到大型渡槽结构中,为渡槽安全运行评估和健康在线监测提供新思路,应用前景广阔。
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