大跨径桥梁实时动态挠度信号的分离  

作　　者：杨红[1] 刘夏平[2] 崔海霞[3] 彭军[1] 孙卓[2] 

机构地区：[1]广州大学物理与电子工程学院,广州510006 [2]广州大学土木工程学院,广州510006 [3]华南师范大学物理与电信工程学院,广州510006

出　　处：《振动．测试与诊断》2015年第1期42-49,186,共8页Journal of Vibration,Measurement & Diagnosis

基　　金：国家自然科学基金面上基金资助项目（51078093）;广东省科技计划资助项目（20118010300026）

摘　　要：由于经验模式分解（empirical mode decomposition,简称EMD）将非线性非平稳信号分解成为一系列线性、平稳的本征模函数（intrinsic mode function,简称IMF）信号,针对单通道大跨径桥梁挠度信号分离问题,结合盲源分离和经验模式分解各自优点,提出基于经验模式分解的盲源分离方法。利用奇异值分解（singular value decomposition,简称SVD）估计信号源数目,根据源信号数目将单通道挠度信号和其本征模函数重组为多通道输入信号,应用独立分量分析（independent component analysis,简称ICA）理论中的快速独立分量分析（fast independent component analysis,简称FastICA）算法对输入信号进行分解,实现桥梁挠度信号各分量的分离。仿真研究表明,该方法能较好地解决ICA模型源数估计和单通道挠度信号盲源分离难题。

关 键 词：滤波 经验模态分解 独立分量分析 奇异值分解 挠度信号分离 

分 类 号：TP274[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] U447[自动化与计算机技术—控制科学与工程]