摘要：在进行桥梁的健康监测和状态评估时,外界环境的影响常常会在采集的振动信号中形成局部强干扰,导致分析结果的严重失真。为解决这一问题,文中基于经验模态分解(empirical mode decomposition ,EMD) ,提出一种信号强干扰的消除方法。首先利用EMD 把一个时间序列的信号分解成不同时间尺度的本征模函数(intrinsic mode function , IMF) 和残余项,然后采用合适的带通滤波器对前几个IMF 进行滤波,在存在强干扰的区段,用滤波后的数据代替滤波前的数据,并使后几个IMF 在相应区段的幅值为零,最后将所有的IMF 及趋势项重新进行叠加,即得到消除强干扰后的信号。将该信号再次进行EMD分解,可得到一系列新的IMF ,它与未消除干扰时信号的分解结果有显著差别。通过对实测南京桥有对讲机干扰的应变信号进行分析,结果表明该方法可行、有效。
关键词 经验模态分解 局部强干扰 本征模函数 带通滤波器
