[发明专利]基于经验模式分解和拉普拉斯小波的模态参数识别方法有效
| 申请号： | 200610042653.1 | 申请日： | 2006-04-10 |
| 公开（公告）号： | CN1838109A | 公开（公告）日： | 2006-09-27 |
| 发明（设计）人： | 何正嘉;訾艳阳;祁克玉;陈雪峰 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06F17/14 | 分类号： | G06F17/14 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 | 代理人： | 陈翠兰 |
| 地址： | 710049*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于经验模式分解和Laplace小波相关滤波的模态参数识别方法。本发明首先改进了EMD算法中的均值求解方式，提出了极值域均值模式分解算法，对结构复杂的脉冲响应信号进行分解，使得耦合在一起的多阶模态响应信号分解为多个单阶模态响应信号；再对得到的各单阶模态响应信号进行Laplace小波二步相关滤波，快速准确识别各阶模态参数。本发明只需利用结构的脉冲响应信号就可以提取结构的各阶模态参数，仿真信号的计算结果表明本发明可以得到精确的固有频率和阻尼比，悬臂梁力锤激励实验结果表明该方法在实际结构的模态参数识别中非常有效。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 经验 模式 分解 拉普拉斯 参数 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于经验模式分解和拉普拉斯小波的模态参数识别方法，其特征在于，该方法改进了经验模式分解算法中的均值求解方式，提出了极值域均值模式分解算法，对结构复杂的脉冲响应信号进行分解，使得耦合在一起的多阶模态响应信号分解为多个单阶模态响应信号；对得到的多个单阶模态响应信号进行拉普拉斯小波二步相关滤波，快速准确识别各阶模态参数。
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