改进HHT在结构损伤识别中的应用

"基于改进Hilbert-Huang变换的结构损伤识别方法研究 (2015年)" 本文主要探讨了一种针对工程结构损伤识别的新方法，该方法基于改进的Hilbert-Huang变换（HHT）。HHT是一种强大的信号处理工具，尤其在非线性和非平稳信号分析中具有优势。然而，其固有的模态混叠问题限制了其在复杂结构分析中的应用。为了解决这一问题，作者引入了总体经验模态分解（EEMD）来改进HHT。 EEMD是一种自适应的数据驱动方法，它能够更有效地分离出信号中的不同频率成分，即固有模态函数（IMFs）。EEMD克服了原始经验模态分解（EMD）中的模态混叠和噪声敏感性问题，提高了信号分解的稳定性和准确性。在结构损伤识别中，准确地分离和分析IMFs对于捕捉结构响应的微小变化至关重要。 文章中，作者构建了一个三自由度的剪切型结构模型，并采用了双线性刚度退化模型来模拟结构损伤导致的刚度变化。通过模拟地震作用下的结构响应，他们应用改进的HHT方法对结构加速度响应进行分析。这种方法的关键在于比较损伤前后的结构响应，特别是第一阶IMF的特征能量比。 研究发现，结构响应的瞬时频率变化可以指示结构是否存在损伤以及损伤发生的时间。此外，通过比较各层一阶IMF能量比的变化，可以精确地识别出损伤的位置。这种方法不仅能够检测到损伤的存在，还能定位损伤发生的层次，这对于及时评估和修复结构至关重要。 论文还展示了将改进的HHT应用于实际工程结构的地震记录分析中，通过提取一阶瞬时频率和一阶IMF特征能量，成功地识别出了结构在强震作用下的损伤状态。这进一步证明了该方法在实际应用中的有效性。 关键词：Hilbert-Huang变换；总体经验模态分解；瞬时频率；损伤识别 中图分类号：TU311.2 文献标志码：A DOI：10.13465/j.cnki.jvs.2015.18.033 总结来说，这篇文章提出了一种创新的结构损伤识别技术，通过结合EEMD和HHT的优势，提高了对非线性结构响应的分析能力，对于工程结构健康监测和安全性评估具有重要的理论和实践意义。