基于总体平均经验模态分解算法的自适应改进

来源：振动与冲击杂志2017年第11期北京时间：

作者：徐健，周志祥，唐亮，冉杰，何杰

单位：1.重庆交通大学，土木工程学院，重庆，4041002.南充市住房和城乡建设局，6370003.西南交通大学，土木工程学院，四川，成都，610031

摘要：目前较为广泛使用的总体平均经验模态分解算法（EEMD）不能实现桥梁结构响应信号的自适应分解和重构，基于此，本文针对EEMD算法的不足，提出了能够实现桥梁结构响应信号自适应分解与重构的改进算法：首先引入自适应极值点匹配延拓算法以抑制端点效应；再对分解信号进行聚类分析以避免模态混叠现象；最后利用各本征模态函数（IMF）对应的信息熵、能量密度和平均周期构建筛选有效IMF分量的指标（有效程度系数），以实现有效IMF分量的自动筛选，再利用筛选出的有效分量对桥梁结构响应信号进行重构。模拟信号和简支梁桥仿真算例表明，本文所提改进算法能够更有效、更准确的实现桥梁结构响应信号的自适应分解与重构。<br>

关键词：桥梁结构；模态分解算法；端点效应；聚类分析；信号重构