基于数据融合和LMD的厂房结构动参数识别研究

针对水电站厂房振动监测中,振动测试易受到环境背景噪声和测点位置的影响,研究数据融合和局部均值分解(LMD)的组合方法,以提高厂房结构振动信号的信息的完整性和信噪比。将不同测点振动信号进行数据融合处理,提高信号信息完整性;融合信号经LMD分解为若干个PF(乘积函数)分量,通过频谱分析重构信号获得降噪信号;对降噪信号进行识别以获取有效动态参数。通过仿真信号分析,结果表明:该组合方法在振动信号动参数识别方面相对于单一的数字滤波、小波阈值和集合经验模式分解(EEMD)等方法具有一定的优势。将该方法应用于水电站厂房振动实测数据分析也取得了较好的结果。