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基于完备集合经验模态分解的结构损伤识别
摘要
结构损伤识别在工程领域具有广泛的应用价值。本文提出了一种基于完备集合经验模态分解（CEEMDAN）的方法，用于识别结构的损伤。该方法将原始信号通过CEEMDAN分解，然后提取特征并进行分类，最终实现对结构损伤的识别。
首先，介绍了结构损伤识别的现状和相关研究。然后，详细阐述了CEEMDAN算法的原理和实现步骤，并将该算法与传统的经验模态分解（EMD）进行了比较。接着，提出了基于CEEMDAN的结构损伤识别方法，包括特征提取和分类。最后，通过模拟数据和实际数据对该方法进行了验证，并与传统方法进行了比较。结果表明，本文提出的方法具有较好的结构损伤识别效果。
本文的研究有助于提高结构损伤的识别效率和准确性，为实际工程应用提供了有益的参考和借鉴。
关键词：结构损伤；完备集合经验模态分解；特征提取；分类
Abstract
Structuraldamageidentificationhasawiderangeofapplicationvaluesintheengineeringfield.Inthispaper,amethodbasedoncompleteensembleempiricalmodedecompositionwithadaptivenoise(CEEMDAN)isproposedtoidentifystructuraldamage.ThemethoddecomposestheoriginalsignalthroughCEEMDAN,extractsfeaturesandperformsclassification,andfinallyrealizestheidentificationofstructuraldamage.
First,thecurrentsituationandrelatedresearchofstructuraldamageidentificationareintroduced.Then,theprincipleandimplementationstepsoftheCEEMDANalgorithmareelaboratedindetail,andthealgorithmiscomparedwiththetraditionalempiricalmodedecomposition(EMD).Next,astructuraldamageidentificationmethodbasedonCEEMDANisproposed,includingfeatureextractionandclassification.Finally,thismethodisverifiedbysimulationdataandactualdata,andiscomparedwithtraditionalmethods.Theresultsshowthattheproposedmethodhasbetterstructuraldamageidentification.
Theresearchinthispapercanimprovetheefficiencyandaccuracyofstructuraldamageidentification,andprovideusefulreferenceandreferenceforpracticalengineeringapplications.
Keywords:Structuraldamage;Completeensembleempiricalmodedecompositionwithadaptivenoise;Featureextraction;Classification
1.引言
结构损伤识别在工程领域具有广泛的应用价值。传统的基于频域和时域的结构损伤识别方法，需要对信号进行高频采样和长时间的测量，耗时耗力。因此，近年来，一些新的方法被提出，例如基于振动信号的结构损伤识别方法。这种方法可以让识别过程更加快速，准确，方便。而且，还可以在实时监测系统中使用。
信号分解技术是振动信号特征提取的重要方法之一。传统的经验模态分解（EMD）算法可以很好地将振动信号分解成若干个本征模态函数（IMFs）。然而，该方法存在共模噪声和模态混叠等问题。为了解决这些问题，完备集合经验模态分解（CEEMDAN）算法被提出。该算法通过添加白噪声来抑制共模噪声，并通过多次求解EMD来避免模态混叠。
本文提出了一种基于CEEMDAN的结构损伤识别方法。该方法将振动信号分解成若干个IMFs，然后计算每个IMF的相关特征，包括波形峰值，能量，方差等等。最后，通过分类模型对每个IMF进行分类，从而实现对结构损伤的识别。
2.研究方法
2.1CEEMDAN算法
CEEMDAN算法是