基于AO算法优化VMD参数联合小波阈值的桥梁信号去噪方法

当桥梁进行状态评估和健康监测时,所获得的桥梁信号易受外部环境的干扰,难以反映桥梁结构的真实响应。针对桥梁信号夹杂环境噪声等问题,提出了基于联合天鹰算法(Aquila Optimizer, AO)、变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)和小波阈值的去噪方法。该方法首先利用AO算法优化VMD的参数,然后用VMD对含噪声的信号进行自适应分解,再去除方差贡献率较小的模态,最后对剩余的模态进行小波阈值去噪处理,重构信号得到去噪后的真实信号。对模拟信号和桥梁动应变的实测信号分别进行分析,结果表明:基于AO算法优化VMD参数联合小波阈值的去噪方法能有效滤除噪声信号,且去噪效果优于单一的小波阈值去噪、EMD联合小波阈值去噪以及EEMD联合小波阈值去噪等常用的去噪方法,研究成果可为桥梁信号的去噪处理提供有意义的参考。