[发明专利]一种桥梁挠度监测中的温度效应分离方法

说明书

本发明属于桥梁监测技术领域，公开了一种桥梁挠度监测中的温度效应分离方法，包括：利用总体经验模态分解法EEMD将桥梁挠度信号分解为本征模函数IMF；基于能量熵增量判别法识别并剔除所述本征模函数IMF中的虚假的IMF分量；将剔除所述虚假的IMF分量后的所述本征模函数IMF组成混合信号；采用矩阵联合近似对角化算法JADE对所述混合信号进行分离得到所述桥梁挠度信号中的温度效应信号。本发明提供了一种能够有效的抑制模态混叠，降低了提取过程中会出现的累积误差，使得提取结果更加接近实际值，温度效应成分更加精确，相比现有提取算法更加简洁，运行速度更加快。

技术领域

本发明涉及桥梁监测技术领域，特别涉及一种桥梁挠度监测中的温度效应分离方法。

背景技术

挠度是桥梁结构损伤诊断和安全评估的关键参数之一，能够直观、有效地反映桥梁结构的整体综合性能。桥梁结构挠度是车辆荷载、温度荷载以及混凝土的收缩徐变等因素共同作用下的综合响应。因此，准确分离出桥梁在各个因素作用下的挠度特性不仅有助于正确诊断桥梁结构病害，还能为桥梁的工作性能与安全评估提供可靠的依据。

现有技术中，传统的经验模态分解对信号进行升维，然后进行独立分量分析。该方法中经验模态分解过程中容易出现模态混叠的问题，同时，分解过程中不可避免地会出现难以与特征信号区别的虚假的IMF分量，最终使分离结果产生较大误差。

发明内容

本发明提供一种桥梁挠度监测中的温度效应分离方法，解决现有技术中桥梁挠度监测中的温度效应分离误差大的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种桥梁挠度监测中的温度效应分离方法，包括：

利用总体经验模态分解法EEMD将桥梁挠度信号分解为本征模函数IMF；

基于能量熵增量判别法识别并剔除所述本征模函数IMF中的虚假的IMF分量；

将剔除所述虚假的IMF分量后的所述本征模函数IMF组成混合信号；

采用矩阵联合近似对角化算法JADE对所述混合信号进行分离得到所述桥梁挠度信号中的温度效应信号。

进一步地，所述桥梁挠度监测中的温度效应分离方法还包括：

将采样获取的原始桥梁挠度信号进行低通滤波，滤除高频信号，得到所述桥梁挠度信号。

进一步地，所述基于能量熵增量判别法识别并剔除所述本征模函数IMF中的虚假的IMF分量包括：

比较所述本征函数IMF的能量熵增量与设定阈值；

剔除所述本征函数IMF中能量熵增量低于所述设定阈值的虚假的IMF分量。

进一步地，所述桥梁挠度监测中的温度效应分离方法还包括：结果验证步骤，用于验证温度效应分离效果；

所述结果验证步骤包括：

建立桥梁仿真模型，并对其进行结构变形仿真，并获得仿真总挠度信号；

利用总体经验模态分解法EEMD将桥所述总挠度信号分解为仿真本征模函数IMF；

基于能量熵增量判别法识别并剔除所述仿真本征模函数IMF中的仿真虚假的IMF分量；

将剔除所述仿真虚假的IMF分量后的所述本征模函数IMF组成仿真混合信号；

采用矩阵联合近似对角化算法JADE对所述仿真混合信号进行分离得到所述桥梁挠度信号中的仿真温度效应信号；

获取所述仿真温度效应信号与所述温度效应信号的相关系数和二次残差VQM。

本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：