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基于EMD结构损伤识别方法研究的综述报告
EMD（EmpiricalModeDecomposition）是一种基于信号局部特性的自适应信号分解方法，可以将非线性、非稳态信号分解为一组即时频率成分，形成所谓的本征模态函数（EmpiricalModeFunction，EMD）。EMD的特点在于不需要预先指定分解信号的函数形式和基函数的种类，其分解结果具有较好的物理意义和数学性质，因此在工程领域中被广泛应用于信号处理、故障诊断和结构损伤识别等方面。
结构损伤识别是指利用传感器获取结构物体的振动响应信号，通过对信号的分析和处理，确定结构物体中可能存在的损伤，进而确定维修或更换的工作。传统的结构损伤诊断方法主要基于有限元模型或经验模态分解（EMD）等模型，这些方法存在一定的限制，而基于EMD结构损伤识别方法是一种新型的无模型方法，其具有不依赖于结构物体的数学模型、较好的自适应性和较高的准确性等特点，可以提高结构损伤识别的效率和精度。
近年来，国内外学者对基于EMD结构损伤识别方法进行了广泛研究，主要包括以下几个方面：
1.EMD技术在结构损伤识别中的应用
EMD技术可以将结构物体的振动信号分解成有限个离散的本征模态函数，每一个本征模态函数代表了结构物体的一个振动模态，因此可以通过分析本征模态函数的变化情况，确定结构物体中可能存在的损伤。国内外学者通过将EMD技术与相关算法相结合，成功地将该技术应用于桥梁、建筑等各类结构物体的损伤诊断中，取得了一定的研究成果。
2.结构物体中的损伤对信号的影响
结构物体中的损伤会导致结构物体的振动特性发生变化，因此可以通过分析信号的特征参数（如振动频率、振动幅值等）来确定结构物体中的损伤。此外，不同类型的损伤对信号的影响也可能不同，需要针对性地选择特征参数进行分析和处理。
3.基于机器学习的结构损伤识别方法
机器学习技术可以对大量的结构物体振动数据进行分析和处理，通过建立分类模型等方法进行结构损伤识别，因此具有较高的准确性和效率。国内外学者通过将EMD技术与机器学习相结合，成功地将该技术应用于建筑、桥梁等各类结构物体的损伤诊断中，取得了一定的研究成果。
总体来说，基于EMD结构损伤识别方法是一种新型的无模型方法，其具有不依赖于结构物体的数学模型、较好的自适应性和较高的准确性等特点，可以提高结构损伤识别的效率和精度。但是该方法在处理非线性、非平稳信号时仍存在一定的问题，需要进一步研究和改进。