EEMD在疲劳信号降噪中的应用比较与参数优化

本文主要探讨了基于EEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition，总体经验模态分解）的疲劳信号降噪方法，由李想和陈隽两位作者共同完成，他们分别来自同济大学建筑工程系和土木工程防灾国家重点实验室。EEMD作为一种自适应信号分解技术，旨在解决传统经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）中可能遇到的模态混淆问题，这对于疲劳信号分析尤其重要，因为疲劳信号往往包含复杂的噪声，影响其精确分析。 研究者首先介绍了EEMD的基本原理，它能够根据信号本身的特性进行分解，从而有效地分离出信号中的有用成分和噪声。然后，他们提出了一种基于EEMD的疲劳应变信号降噪计算步骤，这种方法不仅应用于模拟信号处理，也扩展到了试验数据和实际工程测量数据的降噪。结果显示，EEMD在降噪方面表现出色，提高了疲劳信号的清晰度，进而提升了应力循环次数统计的准确性，显示出其自适应降噪的优势。 文章中还深入讨论了EEMD计算参数的选择对降噪效果的影响，强调了参数选择的合理性对于降噪结果的关键性。通过对不同参数的实验研究，作者给出了相应的选取原则，这为实际工程中EEMD的正确应用提供了指导。 此外，作者还提到了疲劳破坏在工程结构安全中的重要性，以及疲劳寿命评估中应变数据降噪的必要性。由于噪声的存在可能导致应力循环次数统计错误，进而影响疲劳寿命预测的可靠性，因此降噪处理是确保疲劳寿命预测准确性的重要步骤。通过比较EEMD与小波变换（Wavelet Transform，WT）在疲劳信号降噪上的表现，研究者展示了EEMD方法在这一领域的优势。 总结来说，本文提供了一种有效且实用的疲劳信号降噪策略，利用EEMD技术来提升疲劳信号的质量，对于提高工程结构疲劳寿命预测的准确性具有重要意义。同时，研究还为后续工程实践中的信号处理和数据分析提供了有价值的方法论支持。