基于IEEMD和ARMA算法的斜拉桥模态参数识别

提出了一种基于IEEMD分解的ARMA改进识别算法。首先对实测加速度信号进行IEEMD分析,之后利用聚类分析检验所得的本征模态函数(IMFs)中是否存在模态混叠;然后采用模糊综合评价法计算每个IMF与实测信号之间的模糊相似系数,以便选出有效的IMF分量;再利用主成分分析和帕累托图法对保留下来的IMFs进行信号的重构,进而达到对实测信号的有效分解和降噪效果;最后将重构的动力信号作为ARMA算法的输入,进行模态参数识别。通过对比分析每阶频率与实际值的误差百分比,可知利用IEEMD处理之后的振动信号作为ARMA算法的输入能得到与真实值最为接近频率值,且误差的百分比都在3%以下,验证了该识别方法能有效的识别到斜拉桥的频率。