發(fā)布時(shí)間：2017-07-14 03:11

  本文關(guān)鍵詞：K-HHT方法及其在橋梁監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用研究

  更多相關(guān)文章： HHT Kriging 端點(diǎn)效應(yīng) 虛假分量 K-S方法 拉索

【摘要】：K-HHT方法在HHT方法中引入了Kriging算法,改善了HHT方法存在的端點(diǎn)效應(yīng)及模態(tài)混疊問(wèn)題。本文對(duì)K-HHT方法做進(jìn)一步研究,著重討論Kriging模型的選取和虛假分量識(shí)別方法,并將研究成果應(yīng)用于大型斜拉橋拉索索力識(shí)別,以期提高識(shí)別精度。主要研究?jī)?nèi)容包括:(1)不同形式Kriging模型對(duì)K-HHT方法的影響分析。目前Kriging的常用模型共有21種,分別由不同的相關(guān)模型(包含:樣條函數(shù)、高斯函數(shù),指數(shù)函數(shù)、立方函數(shù)、球形函數(shù)、線性函數(shù)、廣義指數(shù))和回歸模型(包含:常數(shù)型、一次型、二次型)組合而成。本文以恒頻及變頻模擬信號(hào)為分解對(duì)象,以經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)函數(shù)分解效果、希爾伯特頻譜、三維聯(lián)合時(shí)頻分析、相關(guān)系數(shù)為評(píng)價(jià)指標(biāo),對(duì)比基于不同Kriging模型的K-HHT方法的信號(hào)處理效果。結(jié)果表明:由常數(shù)型與樣條函數(shù)構(gòu)成的Kriging模型是最優(yōu)模型,基于該模型的K-HHT方法適用于恒頻及變頻模擬信號(hào)處理。(2)虛假分量識(shí)別方法研究。分析信號(hào)經(jīng)K-EMD分解后往往存在虛假分量。本文從概率角度引入K-S檢驗(yàn)方法對(duì)虛假分量進(jìn)行真?zhèn)巫R(shí)別,研究了設(shè)計(jì)變量的幅值、相位角、頻率波動(dòng)對(duì)K-S檢驗(yàn)方法的影響分析,基于該分析結(jié)果提出了理論累積分布函數(shù),拓展了K-S檢驗(yàn)方法的使用范圍,即,從單成分信號(hào)分量識(shí)別推廣到多成分信號(hào)分量識(shí)別。案例研究表明,對(duì)于多成分信號(hào),本文改進(jìn)的方法在識(shí)別虛假分量方面具有明顯的效果,為監(jiān)測(cè)信號(hào)處理奠定了基礎(chǔ)。(3)拉索索力識(shí)別方法研究�；谏鲜鎏岢隼魉髁ψR(shí)別方法,并將其與結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)方法、FFT方法進(jìn)行對(duì)比分析。分別以長(zhǎng)索和短索為例,研究三種方法在處理斜拉橋拉索索力監(jiān)測(cè)信號(hào)的優(yōu)劣性。分析結(jié)果表明,本文提出方法適用于此類(lèi)信號(hào),尤其是長(zhǎng)索振動(dòng)信號(hào)的處理與分析。
【關(guān)鍵詞】：HHT Kriging 端點(diǎn)效應(yīng) 虛假分量 K-S方法 拉索
【學(xué)位授予單位】：廣州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：U446
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第一章 緒論11-23
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 研究的目的和意義12
• 1.3 論信號(hào)處理方法進(jìn)展史12-18
• 1.3.1 傅里葉變換（FT）13-14
• 1.3.2 短時(shí)Fourier變換14-15
• 1.3.3 Wigner-Viller分布15-16
• 1.3.4 小波變換（WT）16-17
• 1.3.5 Hilbert-Huang變換方法17-18
• 1.4 Hilbert-Huang變換研究現(xiàn)狀18-20
• 1.5 拉索構(gòu)件頻率識(shí)別方法中的應(yīng)用現(xiàn)狀20-21
• 1.6 本文的主要研究?jī)?nèi)容21-23
• 第二章 相關(guān)模型及回歸模型對(duì)K-HHT方法的影響分析23-53
• 2.1 引言23
• 2.2 HHT方法的原理23-25
• 2.3 Kriging模型基本理論25-30
• 2.3.1 kriging模型機(jī)理26-28
• 2.3.2 Kriging回歸模型28-29
• 2.3.3 Kriging相關(guān)模型29-30
• 2.4 相關(guān)模型和回歸模型組合對(duì)K-HHT方法的影響30-52
• 2.4.1 不同相關(guān)模型及回歸模型組合30
• 2.4.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)30-32
• 2.4.3 二次型與相關(guān)模型組合32-33
• 2.4.4 一次型與相關(guān)模型組合33-34
• 2.4.5 常數(shù)型與相關(guān)模型組合34-52
• 2.5 本章小結(jié)52-53
• 第三章 IMF虛假成分研究53-77
• 3.1 虛假I(mǎi)MF成因及性質(zhì)53-56
• 3.1.1 虛假固有模態(tài)函數(shù)成因53-55
• 3.1.2 虛假固有模態(tài)函數(shù)性質(zhì)55-56
• 3.2 Kolmogorov-Smirnov擬合優(yōu)度檢驗(yàn)法56-66
• 3.2.1 K-S方法原理57-58
• 3.2.2 識(shí)別不同分布類(lèi)型信號(hào)58-60
• 3.2.3 考慮設(shè)計(jì)變量對(duì)K-S方法的影響60-66
• 3.3 單成分信號(hào)下識(shí)別虛假分量66-70
• 3.4 多成分信號(hào)下識(shí)別虛假分量70-75
• 3.4.1 k-s方法識(shí)別多成分信號(hào)的優(yōu)缺點(diǎn)70-72
• 3.4.2 基于理論累積分布函數(shù)改進(jìn)K-HHT計(jì)算流程72-73
• 3.4.3 案例分析73-75
• 3.5 本章小結(jié)75-77
• 第四章 振動(dòng)索力信號(hào)分析77-93
• 4.1 引言77
• 4.2 工程背景77-78
• 4.3 實(shí)測(cè)拉索信號(hào)中的應(yīng)用78-91
• 4.3.1 拉索構(gòu)件選取78-79
• 4.3.2 拉索頻率計(jì)算方法79-81
• 4.3.3 拉索監(jiān)測(cè)信號(hào)預(yù)處理81-85
• 4.3.4 識(shí)別結(jié)果與分析85-91
• 4.4 本章小結(jié)91-93
• 第五章 結(jié)論與展望93-95
• 5.1 結(jié)論93
• 5.2 今后工作展望93-95
• 參考文獻(xiàn)95-99
• 致謝99

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：539427