基于ASVD-IVMD的溢流坝流激振动响应信号联合降噪
CSTR:
作者:
作者单位:

1江西省灌溉试验中心站 南昌,330201;2南昌大学工程建设学院 南昌,330031;3景德镇市浯溪口水利枢纽管理中心 景德镇,333032;4江西省赣抚平原水利工程管理局 南昌,330201;5中国瑞林工程技术股份有限公司 南昌,330031

作者简介:

柳波,男,1996年1月生,博士、助理研究员。主要研究方向为泄流结构运行安全动力学诊断。曾发表《Vibration load identification in the time-domain of high arch dam under discharge excitation based on hybrid LSQR algorithm》(《Mechanical Systems and Signal Processing》2022,Vol.177)等论文。

通讯作者:

李火坤,男,1981年4月生,博士、教授。主要研究方向为水工结构水动力灾变防控。E-mail:lihuokun@ncu.edu.cn

中图分类号:

TH825;TV312;TV652

基金项目:

江西省水利厅科技课题资助项目 202526YBKT08国家自然科学基金资助项目 52509097 52479065江西省双千计划科技创新高端人才资助项目 JXSQ2023201017江西省自然科学基金重点资助项目 20252BAC200637 20232ACB204027中国博士后科学基金资助项目 GZC20252068 2025M783192江西省水利厅科技课题资助项目(202526YBKT08);国家自然科学基金资助项目(52509097,52479065);江西省双千计划科技创新高端人才资助项目(JXSQ2023201017);江西省自然科学基金重点资助项目(20252BAC200637,20232ACB204027);中国博士后科学基金资助项目(GZC20252068,2025M783192)


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Fund Project:

江西省水利厅科技课题资助项目 202526YBKT08国家自然科学基金资助项目 52509097 52479065江西省双千计划科技创新高端人才资助项目 JXSQ2023201017江西省自然科学基金重点资助项目 20252BAC200637 20232ACB204027中国博士后科学基金资助项目 GZC20252068 2025M783192江西省水利厅科技课题资助项目(202526YBKT08);国家自然科学基金资助项目(52509097,52479065);江西省双千计划科技创新高端人才资助项目(JXSQ2023201017);江西省自然科学基金重点资助项目(20252BAC200637,20232ACB204027);中国博士后科学基金资助项目(GZC20252068,2025M783192)

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    摘要:

    针对溢流坝流激振动响应信号易受背景及水流噪声干扰而影响结构动力特性精准识别的问题,提出了一种基于自动奇异值分解(automatic singular value decomposition,简称ASVD)和改进变分模态分解(improved variational mode decomposition,简称IVMD)的溢流坝流激振动响应信号联合降噪方法。首先,基于归一化奇异值差分谱和超参数法,自动确定SVD的有效奇异值界限以自动滤除背景噪声;其次,结合样本熵和红嘴蓝鹊优化算法自适应选取VMD算法关键参数,以解决溢流坝结构密频信息难以分离、信号分量模态混叠严重的问题,并利用相关系数对固有模态分量进行筛选,实现了低频水流噪声的有效滤除;最后,构建了一种基于ASVD-IVMD的溢流坝流激振动响应信号联合降噪方法,并将该方法应用于某实际溢流坝流激振动响应信号降噪之中。结果表明:相较于原信号,所提方法降噪后信号的信噪比提高了5.035倍,均方根误差减少了93.6%,说明该方法具有良好的降噪性能,可为准确获取溢流坝运行动力特性提供有力支撑。

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  • 收稿日期:2025-01-13
  • 最后修改日期:2025-04-08
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  • 在线发布日期: 2026-10-26
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