希尔伯特—黄变换及其在结构损伤识别中的应用

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希尔伯特—黄变换及其在结构损伤识别中的应用

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毕业论文范文题目：希尔伯特—黄变换及其在结构损伤识别中的应用，论文范文关键词：希尔伯特—黄变换及其在结构损伤识别中的应用
希尔伯特—黄变换及其在结构损伤识别中的应用毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：工程结构在复杂的服役环境中,由于受到自然环境的侵蚀和其他灾害的作用,必然会产生不同程度的损伤。因此,结构损伤识别以及安全性的正确评价研究对减少生命财产的损失具有重要的意义。本文简要总结了结构损伤识别领域的研究现状和趋势,围绕损伤引起固有频率变化这个特征,将希尔伯特—黄（此处忽略..）变换(HHT)应用于时变结构的损伤识别和损伤前后固有频率确定上,并结合牛顿迭代法,对结构刚度进行反演计算,从而解决结构损伤识别领域所关注的三个主要问题:损伤发生时间、损伤位置以及损伤的程度。同时,结构在环境激励(如:地面微震、车辆振动或者风振等)作用下的响应信号由于受到噪声干（略..）扰,仪器所能采集到的信号信噪比较低,而且是非平稳信号。针对这个问题,本文也开展了对信噪比较低的含噪非平稳信号的去噪研究工作,并将具有比小波变换更强时频分析能力的希尔伯特—黄变换(HHT)与成熟的小波阈值理论相结合,提出基于EMD的小波阈值去噪算法。另外,针对EMD中存在的（本文此处忽略..）边界影响问题,本文在信号左、右边界上分别对信号进行周期处理和对称处理(镜像),提出对信号“半周期半对称”延拓算法。最后,基于以上三个方面的研究成果,本文提出一整套损伤识别技术。这套技术用以解决实际工程应用中遇到的在信噪比较低情况下通过结构的响应信号来进行结构损伤识别问题,（本文此处忽略..）即先用基于EMD的小波阈值去噪算法对含噪结构响应进行去噪处理,以有效降低噪声影响(在去噪的EMD处理过程中,对信号的边界采用“半周期半对称”延括算法来抑制边界误差),然后再用希尔伯特—黄变换(HHT)进行结构的固有频率识别,最后计算出结构刚度。

以上为本篇毕业论文范文希尔伯特—黄变换及其在结构损伤识别中的应用的介绍部分。

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