【摘 要】
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鉴于现有的总体平均经验模态分解算法(EEMD)不能实现结构响应信号的自适应分解和参数的自动化识别,本文首先通过改进算法抑制端点效应,在信号分解的过程中引入聚类分析以避免
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鉴于现有的总体平均经验模态分解算法(EEMD)不能实现结构响应信号的自适应分解和参数的自动化识别,本文首先通过改进算法抑制端点效应,在信号分解的过程中引入聚类分析以避免模态混叠现象,从而构建有效IMF的指标,以实现有效IMF分量的自动筛选和信号重构,同时进行系统阶次的自动化确定,再通过将谱系聚类算法与随机子空间算法进行结合来实现模态参数的自动化识别,最后用实际桥梁测试信号进行验证。结果表明:改进算法能实现桥梁结构的模态参数自动化识别。
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