【摘 要】
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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（
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2019YFC1511002）； 国家自然科学基金项目（52078058）； 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
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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（VRC）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地滤除干扰噪声信号，且去噪效果优于单一的小波阈值去噪、EMD和小波阈值联合去噪以及EEMD小波阈值联合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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