[发明专利]一种用于桥梁结构监测的数据降噪方法及系统

权利要求书

1.一种用于桥梁结构监测的数据降噪方法，其特征在于，包括：

获取桥梁结构监测的原始观测信号；

将所述原始观测信号进行极点对称模态分解，得到分解固有模态分量和残差分量；

采用盲源分离算法对所述分解固有模态分量和所述残差分量进行分离，得到分离信号；

对所述分离信号进行频域转换，得到频域转换结果，根据所述频域转换结果中的噪声频率得到噪声分量；

去除所述噪声分量，并对所述分解固有模态分量和所述残差分量进行逆向重构，得到重构信号分量；

计算所述分解固有模态分量和所述原始观测信号的斯皮尔曼系数，确定预设阈值；

根据所述预设阈值，将所述重构信号分量进行累加，得到去除噪声信息的信号数据；

所述计算所述分解固有模态分量和所述原始观测信号的斯皮尔曼系数，确定预设阈值，具体包括：

通过斯皮尔曼系数计算函数S(k)计算每个所述分解固有模态分量与所述原始观测信号的斯皮尔曼系数，找出通过斯皮尔曼系数计算函数S(k)计算所得的每个所述分解固有模态分量与所述原始观测信号的斯皮尔曼系数的第一个拐点值，并将所述第一个拐点值对应的K值设为所述预设阈值；

所述斯皮尔曼系数计算函数S(k)的具体计算公式为：

其中，S(k)为斯皮尔曼系数计算函数，ρ为斯皮尔曼系数相关性表示，N为数据长度，x(t)为所述原始观测信号，IMF_K(t)为第k个分解的模态，t为时间变量。

2.根据权利要求1所述的一种用于桥梁结构监测的数据降噪方法，其特征在于，所述将所述原始观测信号进行极点对称模态分解，得到分解固有模态分量和残差分量，具体包括：

101，获取所述原始观测信号的所有极值点，将所述所有极值点记为E_i，i＝1，2，3，…，m；

102，用线段将相邻极值点进行连接，并将所有连接线段的中点记为F_j，j＝1，2，3，…，n；

103，补充所述连接线段的左右边界点，并分别记为F₀和F_n，和F_j共计得到n+1个插值点；

104，利用得到的所述n+1个插值点构造p条插值线L₁，L₂，L₃，…，L_p，其中，p≥1，计算所述p条插值线的均值曲线L*＝(L₁+L₂+...+L_P)/p；

105，对所述均值曲线L*重复执行步骤101至104，直到|L*|≤ε，或直到筛选次数达到预设阈值K，分解得出经验模值；其中，ε是预设容许误差；

106，重复执行步骤101至105，得到若干经验模值，直到所述残差分量达到预设数量的极点；

107，将整数区间[K_MIN，K_MAX]中的整数值依次作为所述预设阈值K，执行步骤101至106，得到若干个分解结果，基于所述若干个分解结果计算若干个方差比率，绘制所述若干个方差比率随所述预设阈值K变化的变化图；

108，根据所述变化图，在所述整数区间[K_MIN，K_MAX]内筛选出对应最小方差比率的最大筛选次数K₀，根据所述K₀对应的所述分解结果，得到所述分解固有模态分量和所述残差分量。