[发明专利]一种基于自适应变分模态分解的工程结构信号处理方法

权利要求书

1.一种基于自适应变分模态分解的工程结构信号处理方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1、输入原始的工程结构信号；

步骤S2、对变分模态分解方法VMD中的分解模态数K和惩罚因子α进行编码；

步骤S3、根据原始信号的VMD分量的最小信息熵值建立起适应度函数；

步骤S4、利用哈里斯鹰优化算法对适应度函数进行优化，求解出最优参数组合；

步骤S5、利用所得的最优参数组合对原始信号进行变分模态分解处理；

步骤S6、从各信号分解的分量中选择最高频IMF分量，得到组合分量；使用ICA技术提取该组合分量的独立分量；并根据独立分量判断工程结构损伤工况；

步骤S3中，信息熵计算公式为：

式中，p_i为信号序列x(n)中取得x_i的概率；

步骤S4中，哈里斯鹰优化算法具体包括以下步骤：

步骤S41、在搜索空间中随机生成规模为N个个体的初始种群，设置最大迭代次数T，搜索维数D，搜索范围[lb,ub]；

步骤S42、计算出每个个体的适应度值，找出适应度值最小的个体位置作为当前猎物的位置；

步骤S43、更新猎物能量E；当|E|≥1|时，算法进入探索阶段，当|E|＜1时，算法进入开发阶段；在不同阶段，选择相应的公式对鹰群种群个体的位置进行更新；

步骤S44、若当代迭代次数达到最大迭代次数，则输出最优个体；否则，返回步骤S42；

步骤S5中，变分模态分解处理具体如下：

步骤S51、初始化本征模态函数中心频率和拉格朗日乘法算子令循环次数n＝0，分解模态数k＝1；

步骤S52、令n＝n+1，执行循环；

步骤S53、在ω＞0的条件下，分别更新和

步骤S54、设定精度ε，判断是否满足收敛条件若满足，停止循环，分解出k个满足条件的模态分量；否则，令k＝k+1，返回步骤S52。

2.根据权利要求1所述的一种基于自适应变分模态分解的工程结构信号处理方法，其特征在于，步骤S43中，猎物能量E的表达式为：

式中，E₀表示能量的初始状态，每次迭代时在区间(-1,1)内随机变化，t表示当前迭代次数。

3.根据权利要求2所述的一种基于自适应变分模态分解的工程结构信号处理方法，其特征在于，步骤S43中，探索阶段的鹰群种群个体的位置采用下式进行更新：

式中，X(t+1)表示鹰群下一次迭代的位置，X_rand是当前种群种内随机选择的个体，X(t)和X_rabbit(t)分别为当前鹰和猎物的位置，r₁、r₂、r₃、r₄和q分别是(0_,1)内的随机数，UB和LB分别为鹰群位置的上下界，X_m(t)是当前种群的平均位置，计算公式如下：

式中X_i(t)表示迭代中每只鹰的位置，N表示鹰群个体的总数。

4.根据权利要求3所述的一种基于自适应变分模态分解的工程结构信号处理方法，其特征在于，步骤S43中，在开发阶段鹰群种群个体的位置更新包括四种方式：软围攻、硬围攻、逐步迅速俯冲的软围攻以及逐步迅速俯冲的硬围攻；此处引入一个随机数r，其表示猎物突然袭击之前的逃脱机会；当r＜0.5时，猎物成功逃脱；当r≥0.5时，猎物逃脱失败；具体如下：

1)当r≥0.5，|E|≥0.5时，哈里斯鹰群采用软围攻捕获猎物，对应的数学模型为

X(t+1)＝ΔX(t)-E|JX_rabbit(t)-X(t)| (5)

ΔX(t)＝X_rabbit(t)-X(t) (6)

J＝2×(1-r₅) (7)

式中，ΔX(t)为迭代t次时，兔子的位置和当前位置的差值，r₅是(0_,1)内的随机数，J表示整个逃跑过程中兔子的随机跳跃强度，该值在每次迭代中随机变化；

2)当r≥0.5，|E|＜0.5时，哈里斯鹰群采用硬围攻捕获猎物，定义如下

X(t+1)＝X_rabbit(t)-E|ΔX(t)| (8)

3)当r＜0.5，|E|≥0.5时，哈里斯鹰群对猎物进行逐步迅速俯冲的软围攻；此种情况下，鹰群有两种位置更新方式进行选择，具体如下：

Y＝X_rabbit(t)-E|JX_rabbit(t)-X(t)| (10)

Z＝Y+S×LF(D) (11)

式中，D是问题的维数，S是大小为1×D的随机向量，LF为levy飞行函数，计算式为

式中，μ和v是(0,1)内的随机数，β是一个默认常量，其值取1.5；

4)当r＜0.5，|E|＜0.5时，鹰群对猎物进行逐步迅速俯冲的硬围攻，并使用下式更新当前位置：

Y＝X_rabbit(t)-E|JX_rabbit(t)-X_m(t)| (15)

Z＝Y+S×LF(D) (16)

式中，X_m(t)是由式(4)得到。