發(fā)布時(shí)間：2021-09-07 21:43

　　在大壩變形監(jiān)測領(lǐng)域中,由于實(shí)際工程的復(fù)雜性,以及外界環(huán)境的不確定性,獲得的變形觀測數(shù)據(jù)往往存在一定的誤差。而誤差的存在,直接導(dǎo)致了觀測數(shù)據(jù)波動(dòng)性的增強(qiáng),在一定程度上掩蓋了工程的實(shí)際變形情況;嚴(yán)重時(shí),由于從觀測數(shù)據(jù)獲得信息與實(shí)際變形情況完全不符,則會(huì)導(dǎo)致對工程安全的判斷及決策的失誤,進(jìn)而造成重大人身和財(cái)產(chǎn)方面的損害。各類消噪方法也被應(yīng)用于實(shí)際中來消除數(shù)據(jù)的誤差,但傳統(tǒng)消噪模型由于各自的局限性,已逐漸不能滿足現(xiàn)在的工程需求,且大多傳統(tǒng)模型需要根據(jù)工程情況,手動(dòng)調(diào)整模型參數(shù),缺乏自適應(yīng)性。本文針對此種情況,提出一種基于集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EEMD）和主成分分析（PCA）的新的消噪方法,并在此基礎(chǔ)上,結(jié)合自回歸移動(dòng)平均模型（ARIMA）提出一種基于EEMD-PCA-ARIMA的大壩變形數(shù)據(jù)預(yù)測模型。應(yīng)用仿真數(shù)據(jù)與大壩實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析,同時(shí),將多指標(biāo)綜合評價(jià)理論引入消噪結(jié)果的評價(jià)中。結(jié)果表明:（1）EEMD-PCA的消噪方法對于大壩變形數(shù)據(jù)的消噪處理行之有效,且具有一定的自適應(yīng)性;（2）EEMD-PCA-ARIMA的大壩變形數(shù)據(jù)預(yù)測模型能夠更好的獲取大壩的實(shí)際變形曲線,從而取得較好的預(yù)測精度;... 

【文章來源】：桂林理工大學(xué)廣西壯族自治區(qū)

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

EMD算法流程圖

經(jīng) EMD 分解后的信號能夠通過疊合從而恢復(fù)原始信號，體現(xiàn)了EMD 分解的完備性。EMD 分解過程的完備性是由分解過程的可逆性體現(xiàn)的，即原始信號能夠通過分解后的各 IMF 分量及余量的疊合重新獲得，Huang 及大量學(xué)者證明還原過程中產(chǎn)生的偏差意是由于計(jì)算機(jī)統(tǒng)計(jì)的精度誤差所造成的，屬于極小量級，可以作為原始信號處理。2.1.1.3 EMD 存在的問題EMD 分解也存在一些問題，主要表現(xiàn)在為分解得到的各階 IMF 之間容易出現(xiàn)模態(tài)混淆效應(yīng)。模態(tài)混淆現(xiàn)象往往造成分解的 IMF 分量不精確，Huang 等人認(rèn)為其本質(zhì)上是極值點(diǎn)的選擇導(dǎo)致的信號間歇現(xiàn)象。一般情況下，只要在一個(gè) IMF 分量中出現(xiàn)了多個(gè)尺度的信號或者在不同的 IMF 分量中出現(xiàn)了相同尺度的尺度，就認(rèn)為發(fā)生了模態(tài)混淆現(xiàn)象。

圖 2.3 模擬信號 EMD 分解2.1.2 EEMD 分解Huang 曾在地震數(shù)據(jù)加入了極小幅度的噪聲用以阻止低頻 IMF 分量的擴(kuò)散，這是首次把噪聲輔助的方法引入 EMD 分解中，但并沒有引起他的重視，進(jìn)行后續(xù)研究。而法國的 Flandrin 才真正意義上開創(chuàng)了噪聲輔助對于抑制 EMD 分解出現(xiàn)的模態(tài)混淆方面的研究[61]。Huang 由此獲得思路，通過對原始信號中加入白噪聲進(jìn)而進(jìn)行 EMD 分解，得出結(jié)論：EMD 的分解作用與二進(jìn)制自適應(yīng)濾波器是相類似的，即分解出的每一個(gè) IMF 分量的頻率大約都是前一個(gè) IMF 的兩倍；由于白噪聲在在整個(gè)時(shí)頻空間以及所有尺度下均勻分布，EMD 作為一種類似于二進(jìn)制濾波器的存在，如果待分解信號不能在所有尺度下都分布，分解時(shí)在一些尺度上會(huì)丟失信息，所以可能就會(huì)導(dǎo)致模態(tài)混淆現(xiàn)象。在此基礎(chǔ)上提出了解決 EMD模態(tài)混淆現(xiàn)象的改進(jìn)算法，即 EEMD。

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3390295