《振动与冲击杂志》发表论文赏析
作者:郑洋,张逸,邓瑞基,贺茜,贺国京cegjhe@hotmail.com
单位:中南林业科技大学土木工程学院,长沙410004
摘要:桥梁健康监测系统采集的信号常受到噪声的干扰,掩盖了结构真实状态信息,对准确评估桥梁健康状况构成严峻挑战。针对现有降噪方法在处理复杂噪声存在局限,将冠豪猪优化算法(crested porcupine optimizer,CPO)引入变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)进行参数优化,并且结合改进小波阈值降噪方法进行降噪。首先,通过CPO算法,以样本熵作为适应度函数,自适应确定VMD分解的最优参数(分解层数和惩罚因子),从而实现对原始信号的精确模态分解。然后,对分解得到的固有模态函数(IMF)进行方差贡献率筛选,以识别并保留包含真实信息的模态分量。在此基础上,结合改进的小波阈值法进行二次降噪处理。为验证CPO-VMD联合改进小波阈值降噪法的性能,通过模拟信号以及实测加速度信号进行降噪实验。结果表明,在不同信噪比条件下,CPO-VMD联合改进小波阈值降噪法均能显著提升信号质量,并更好地保留有用信息,展现出良好的有效性、优越性和实用性。<br>
关键词:桥梁健康监测;信号降噪;变分模态分解;小波阈值;冠豪猪优化算法。