基于AO算法优化VMD参数联合小波阈值的桥梁信号去噪方法

来源：中国血液净化杂志2023年第7期北京时间：

作者：蒋田勇, 喻晨宇, 黄可, 赵杰, 王磊

单位：长沙理工大学 土木工程学院, 湖南 长沙 410114"],"fundList_en":["National Key Research and Development Project (2019YFC1511002); National Natural Science Foundation of China (52078058); Natural Science Foundation for Creative Research Groups of Hunan Province (2020JJ1006); Natural Science Foundation of Hunan Province (2021JJ40582); Scientific Research Fund of Hunan Provincial Education Department (21A0196); Research Foundation of Education Bureau of Hunan Province (21B0294); Natural Science Foundation of Changsha City (kq2202209)

摘要：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滤除噪声信号，且去噪效果优于单一的小波阈值去噪、EMD联合小波阈值去噪以及EEMD联合小波阈值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。

关键词：桥梁工程,健康监测,天鹰算法,桥梁信号,变分模态分解,小波阈值,去噪

基金资助：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学研究青年项目（21B0294）；长沙市自然科学基金项目（kq2202209）