基于经验小波变换-噪声辅助分析的桥梁信号降噪方法

环境激励下的桥梁结构响应易受噪声干扰,导致信号中的各特征分量无法有效辨别。针对现有降噪方法的局限性,将噪声辅助分析理论引入经验小波变换(EWT)进行改进。首先,基于能量准则与残量频域概率密度曲线特征对改进EWT的关键参数进行自适应确定;其次,根据能量密度与平均周期乘积、JS(Jensen-Shannon)散度构造筛分系数,实现对信号分量的特征筛选;最后,设定频域误差指标进行信号分量集成,对迭代所得信号分量重构进而实现降噪效果。为验证改进EWT的降噪能力,先后以仿真信号和某斜拉桥监测信号为研究对象,通过各降噪指标及时域、频域、时频域图形对各方法的降噪性能进行对比,结果表明,改进EWT的降噪能力更强,在抑制噪声的同时可有效提取特征分量,避免了过度分割及整体集成造成的数据冗余,能够用于实际桥梁动力响应分析。