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申请/专利权人：南昌大学
摘要：本发明公开了一种泄流激励下水工结构振动响应信号自适应联合去噪方法，联合自动奇异值分解和自适应变分模态分解ASVD‑IVMD对水工结构振动响应信号进行去噪处理；首先，基于奇异值分解SVD理论，提出了利用超参数法自动确定有效奇异值的自动奇异值分解ASVD方法，以自动滤除背景噪声；随后，基于变分模态分解VMD原理，提出了基于包络熵和黏菌优化算法的改进变分模态分解IVMD方法，以实现信号中结构各振动分量和噪声分量的自适应分离，结合互相关系数进一步滤除低频水流噪声；从而降低背景白噪声及低频水流噪声对水工结构动力特征信息提取的干扰，提升了水工结构振动响应信号去噪的自动化程度。本发明方法为泄流激励下水工结构振动响应信号去噪提供了一种新的思路。
主权项：1.一种泄流激励下水工结构振动响应信号自适应联合去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、对水工结构进行测点布置，开展泄流激励下水工结构振动测试，获取水工结构振动加速度或动位移响应信号；步骤S2、对获取的水工结构振动响应信号作基于自动奇异值分解ASVD-改进变分模态分解IVMD的自适应联合去噪处理；步骤S21、利用获取的水工结构振动响应信号X0构造汉克尔Hankel矩阵，采用奇异值分解SVD算法得到若干个奇异值；步骤S22、采用归一化差分谱法从所得若干个奇异值中自动寻找有效奇异值个数并进行信号重构，得到重构后的水工结构振动响应信号X1；步骤S23、利用包络熵和黏菌优化算法确定变分模态分解VMD算法的最优参数，而后对得到的重构后水工结构振动响应信号X1进行改进变分模态分解IVMD，得到若干个从低频至高频排列的内涵模态IMF分量；步骤S24、基于相关系数法将排列好的内涵模态IMF分量分为噪声IMF分量和有效IMF分量，并剔除噪声IMF分量；步骤S25、将所得有效IMF分量进行叠加重构，得到最终的降噪后信号X2。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南昌大学 泄流激励下水工结构振动响应信号自适应联合去噪方法
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