[发明专利]基于局部均值模态分解的斜拉索时变索力识别方法

权利要求书

1.一种基于局部均值模态分解的斜拉索时变索力识别方法，其特征在于：包括如下步骤：

S1：测量斜拉索的振动加速度时程数据信号；

S2：对所测得的振动加速度时程信号进行去噪处理；

S3：对去噪处理之后的信号进行平滑处理；

S4：利用功率谱法(PSD)，计算信号的基频估计值f₀；

S5：对S3步中得到的平滑处理后的信号进行滤波处理；

S6：利用局部均值模态分解算法(LMD)对S5步所得到的滤波处理后的信号进行分解，得到各阶模态振动信号，并取第一阶模态信号；

S7：利用希尔伯特-黄变换(HHT)对S6中得到的第一阶模态信号进行计算，得到第一阶模态信号的瞬时基频时程数据；

S8：根据S7中所得的瞬时基频时程数据，利用基频-索力公式：T＝4mL²(f_n/n)²，得到斜拉索的时变索力数据T，式中m代表拉索单位长度的质量，L代表拉索的长度，f_n代表第n阶频率，n表示模态阶数。

2.根据权利要求1所述的基于局部均值模态分解的斜拉索时变索力识别方法，其特征在于：步骤S6中，利用局部均值模态分解算法(LMD)计算各阶模态振动信号具体包括以下步骤：

S6.1采用峰值提取法计算步骤S5得到的信号x(t)所有的局部极值点n_i(i＝1,2,3...)，求出所有相邻的局部极值点的平均值：

将所有相邻的平均值点用直线连接起来，然后用滑动平均法进行平滑处理，得到局部均值函数m₁₁(t)；

S6.2计算包络估计值a_i：

将所有相邻两个包络估计值用直线连接，采用滑动平均方法进行平滑处理，得到包络估计函数；

S6.3将步骤S6.1得到的局部均值函数m₁₁(t)从步骤S5得到的信号x(t)中分离出来，得到：

h₁₁(t)＝x(t)-m₁₁(t)；

S6.4用h₁₁(t)除以包络估计函数a₁₁(t)，以对h₁₁(t)进行解调，得到解调后的调制信号S₁₁(t)，

s₁₁(t)＝h₁₁(t)/a₁₁(t)

对S₁₁(t)重复上述步骤，即在步骤S6.1中将x(t)替换为S₁₁(t)，重复S6.2，S6.3的计算过程，得到S₁₁(t)的包络估计函数a₁₂(t)；重复上述迭代过程n次，直至所得到的调制信号S_1n(t)为一个纯调频信号：

式中，

迭代终止的条件为

S6.5把迭代过程中产生的所有包络估计函数相乘得到包络信号，即瞬时幅值函数：

S6.6将包络信号和纯调频信号相乘得到原始信号的第一个PF分量：

PF₁(t)＝a₁(t)s_1n(t)

其瞬时幅值为包络信号，其瞬时频率f₁(t)则可由纯调频信号求出：

S6.7将第一个PF分量从原始信号PF₁(t)中分离出来，得到新的信号u₁(t)，将u₁(t)作为原始数据重复以上步骤S6.1-S6.7，循环k次，直到u_k为一个单调函数为止：

原始信号x(t)能够被所有的PF分量和u_k重构，即

3.根据权利要求1所述的基于局部均值模态分解的斜拉索时变索力识别方法，其特征在于：步骤S1中，利用加速度传感器测量斜拉索的振动加速度时程数据信号。