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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
被引量:
4
1
作者
蒋田勇
喻晨宇
+2 位作者
黄可
赵杰
王磊
《中国公路学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期158-168,共11页
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, V...
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。
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关键词
桥梁工程
健康监测
天鹰算法
桥梁信号
变分模态分解
小波阈值
去噪
原文传递
题名
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
被引量:
4
1
作者
蒋田勇
喻晨宇
黄可
赵杰
王磊
机构
长沙理工大学土木工程学院
出处
《中国公路学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期158-168,共11页
基金
国家重点研发计划项目(2019YFC1511002)
国家自然科学基金项目(52078058)
+4 种基金
湖南省自然科学基金创新研究群体项目(2020JJ1006)
湖南省自然科学基金青年项目(2021JJ40582)
湖南省教育厅自然科学研究重点项目(21A0196)
湖南省教育厅自然科学研究青年项目(21B0294)
长沙市自然科学基金项目(kq2202209)。
文摘
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。
关键词
桥梁工程
健康监测
天鹰算法
桥梁信号
变分模态分解
小波阈值
去噪
Keywords
bridge engineering
health monitoring
aquila optimizer
bridge signal
variational mode decomposition
wavelet threshold
denoising
分类号
U448 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
蒋田勇
喻晨宇
黄可
赵杰
王磊
《中国公路学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
4
原文传递
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