基于CEEMD分解和Data-SSI算法的斜拉桥模态参数识别

针对集合经验模态分解算法存在的不足之处,提出了一种基于聚类分析的集合经验模态分解算法(CEEMD),以实现对响应信号的降噪与重构。首先对输入信号进行特征分析以确定加入白噪声的幅值标准差以及EEMD集成次数;其次进行EEMD分解;并对所得本征模态函数(IMF)利用欧式距离进行聚类分析,以检验所得本征模态函数之间是否存在模态混叠现象;然后采用模糊综合评价法计算每个IMF与实测信号之间的模糊相似系数,以便选出有效的IMF分量;再利用主成分分析和帕累托图法对保留下来的有效IMFs进行信号的重构,进而达到对实测信号的有效分解和降噪效果。为了验证该算法能运用于实际桥梁中,对某大型斜拉桥进行实例分析,首先对传感器所测响应信号进行重构,然后将其作为数据驱动随机子空间算法的输入,进行模态参数识别,同时为了进一步验证该算法所得结果比现有算法更为精确,对各算法结果进行了对比分析,结论是该算法能对响应信号进行更好的降噪与重构,且所得结果更接近真实值,能运用于实际桥梁的模态参数识别。