專利名稱：基于ica的改進emd過程中imf判定方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及結(jié)構(gòu)振動響應(yīng)的時頻域分析技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種新的基于ICA的改進EMD過程中IMF (固有模態(tài)函數(shù))判定方法。
背景技術(shù)：
EMD方法自1998年正式提出以來，在各領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，但EMD方法存在模態(tài)混疊現(xiàn)象，這大大限制了它在實際中的應(yīng)用。模態(tài)混疊現(xiàn)象的出現(xiàn)一方面和EMD本身的 算法有關(guān)，另一方面也受原始信號頻率特征的影響。Huang曾經(jīng)提出了中斷檢測的方法來解決模態(tài)混疊現(xiàn)象，即直接對結(jié)果進行觀察，如果出現(xiàn)模態(tài)混疊則重新分解，這種方法需要人為后驗判斷。2009年，Huang本人的研究小組通過對EMD分解白噪聲結(jié)果統(tǒng)計特性的大量研究，提出通過加噪聲輔助分析的總體平均經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Ensemble Empirical ModeDecomposition, EEMD)方法,該方法利用高斯白噪聲具有頻率均勻分布的統(tǒng)計特性，使加入高斯白噪聲后的信號在不同尺度上具有連續(xù)性，從而有效地解決模式混疊問題。其他學者則提出各種改進EMD的方法，其中最為突出的改進方法為首先利用FFT粗略估計頻率的大致范圍，然后讓信號通過指定頻帶的帶通濾波器，再進行經(jīng)典EMD過程，以解決模態(tài)混疊，但該方法的缺陷是會產(chǎn)生過多的、虛假的MFs，有學者提出利用MFs和原信號的相關(guān)系數(shù)來判定真正的頂F，但此種方法需要預(yù)先人為指定MF判定的閥值，不能夠?qū)崿F(xiàn)MF的自動識別。近些年，盲源分離在各個領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，其基本思想是將多個觀測信號按照統(tǒng)計獨立的原則通過優(yōu)化算法分解為若干個獨立成分，從而實現(xiàn)信號的增強和分析。ICA (Independent Component Analysis)是盲信號處理的相對成熟的一種方法,主要針對混疊信號進行獨立源信號的分離?？紤]到任意觀測信號經(jīng)EMD分解為若干MF(IntrinsicMode Function)和殘余項后，理論上，每個MF都是任意時刻的單一振蕩模式，每個時刻都有單一瞬時頻率，且各MF分量之間是相互獨立的。因此，可以將改進EMD分解以及MF分量的確定與ICA中的FastICA算法結(jié)合起來，這樣EMD中真正IMF的判別就轉(zhuǎn)換成對固有模態(tài)混合信號的獨立分量的求解過程，且ICA所得的分量就是真正的MFs。FastICA算法是盲信號處理常用的一種算法，它能消除各個輸入量之間的互信息和信息冗余，分離出信息之間隱藏的內(nèi)部相互獨立的成分，從而消除虛假模態(tài)自動識別出真正的MF分量。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種基于ICA的改進EMD過程中MF判定方法，該方法有利于解決頻帶濾波改進EMD過程中產(chǎn)生過多虛假模態(tài)以及真正MF的判定問題，從而實現(xiàn)真正MF的自動分離。本發(fā)明的目的是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的一種基于ICA的改進EMD過程中MF判定方法，利用ICA中的FastICA算法消除頻帶濾波改進EMD過程中產(chǎn)生的過多的虛假模態(tài)，自動分離出真正的MF分量，該方法包括以下步驟
步驟I :首先對響應(yīng)信號進行改進EMD過程，即利用FFT粗略估計信號的頻率范圍，并使信號通過不同頻段的帶通濾波，將寬頻信號分解為若干窄帶信號；然后利用EMD分別對各窄帶信號zU)進行分解，得到不同頻段的IMFs輸入矩陣c (0 ；
步驟2 :利用ICA中的FastICA算法分別對每個頻段的IMFs輸入矩陣cU)進行分離，得到輸出矩陣S,即真正的MF分量。本發(fā)明的有益效果是利用ICA解決了頻帶濾波改進EMD過程中產(chǎn)生過多虛假模態(tài)以及真正頂F的判定問題，從而實現(xiàn)真正MF的自動分離。該方法能夠很好地處理多自由度、非自由振動、非線性以及非穩(wěn)態(tài)的響應(yīng)信號，并可以與其他方法(如希爾伯特變換)相結(jié)合進行結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)識別，具有提高數(shù)據(jù)的信噪比和抗干擾能力，增強模態(tài)參數(shù)識別準確性的特點。


圖I是本發(fā)明的工作流程圖。圖2是本發(fā)明實施例一實測的加速度響應(yīng)時程曲線圖。圖3是本發(fā)明實施例一實測的加速度響應(yīng)經(jīng)經(jīng)典EMD分解得到的12個MFs和I個余項圖。圖4是本發(fā)明實施例一中心頻率為122. 9Hz的子帶信號經(jīng)EMD分解得到的部分IMFs 圖。圖5是本發(fā)明實施例一得到的真正的MFs圖。
具體實施例方式本發(fā)明基于ICA的改進EMD過程中MF判定方法，針對頻帶濾波改進經(jīng)典EMD模態(tài)分解能力不足時產(chǎn)生過多虛假模態(tài)以及真正頂F的判定問題，利用ICA中的FastICA算法消除頻帶濾波改進EMD過程中產(chǎn)生的過多的虛假模態(tài)，自動分離出真正的MF分量。如圖I所示，該方法包括以下步驟
步驟I :首先對測得的結(jié)構(gòu)響應(yīng)信號進行改進EMD過程，即利用FFT粗略估計信號的頻率范圍，并使信號通過不同頻段的帶通濾波，將寬頻信號分解為若干窄帶信號；然后利用EMD分別對各窄帶信號z⑴進行分解，得到不同頻段的IMFs輸入矩陣c⑴；
步驟2 :利用ICA中的FastICA算法分別對每個頻段的IMFs輸入矩陣cU)進行分離，得到輸出矩陣S,即真正的MF分量。下面結(jié)合具體實施例對本發(fā)明作進一步的說明。具體的，某一 7層、2跨X I
跨的鋼框架縮尺模型，在力錘激勵下實測得到的一加速度時程曲線，如圖2所示。在采用本方法進行信號分析前，先利用經(jīng)典的EMD過程對該加速度信號進行分解，可以得到如圖3所示的12個IMFs及一個余項，從圖3中可以明顯地看出模態(tài)的混疊。然后應(yīng)用本發(fā)明所提供的方法進行信號分析，其具體實施如下
首先，為了解決上述模態(tài)混疊的問題，對該響應(yīng)信號應(yīng)用改進的EMD進行分析，即應(yīng)用FFT估計信號的頻率范圍，由FFT頻譜圖可以獲得7個峰值頻率，分別以這7個頻率作為各頻率帶的中心頻率，讓信號通過指定頻帶的帶通濾波。然后，對各窄帶信號進行EMD分解。以頻帶中心頻率為122. 9Hz的子帶信號為例，該子帶信號經(jīng)過EMD分解后得到10個MFs和一個余項(部分如圖4所示)，這說明存在著太多的虛假模態(tài)，所以應(yīng)用本發(fā)明所提出的方法，對真正的頂F分量進行提取，即將前7個能量分布較大的MFs作為FastICA的輸入矩陣，利用FastICA算法來消除各個輸入量之間的互信息和信息冗余，分離出信息之間隱藏的內(nèi)部相互獨立的成分，去除虛假模態(tài)從而自動識別出真正的MF分量，經(jīng)分析后可得到如圖5所示的MFl分量，以此類推，同理可得到如圖5所示的其他各子頻帶的MF分量。以上是本發(fā)明的較佳實施例，凡依本發(fā)明技術(shù)方案所作的改變，所產(chǎn)生的功能作用未超出本發(fā)明技術(shù)方 案的范圍時，均屬于本發(fā)明的保護范圍。
權(quán)利要求
1.一種基于ICA的改進EMD過程中MF判定方法，其特征在于利用ICA中的FastICA算法消除頻帶濾波改進EMD過程中產(chǎn)生的過多的虛假模態(tài)，自動分離出真正的MF分量，該方法包括以下步驟 步驟I :首先對響應(yīng)信號進行改進EMD過程，即利用FFT估計信號的頻率范圍，并使信號通過不同頻段的帶通濾波，將寬頻信號分解為若干窄帶信號；然后利用EMD分別對各窄帶信號バ )進行分解，得到不同頻段的IMFs輸入矩陣c ( )； 步驟2 :利用ICA中的FastICA算法分別對每個頻段的IMFs輸入矩陣c(i)進行分離，得到輸出矩陣S,即真正的MF分量。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種新的基于ICA的改進EMD過程中IMF(固有模態(tài)函數(shù))判定方法。針對頻帶濾波改進EMD過程中產(chǎn)生過多IMF分量的問題，該方法將ICA引入到改進EMD過程中來自動分離真正的IMF分量。該方法首先利用改進EMD對結(jié)構(gòu)響應(yīng)信號進行分解，得到各頻帶的IMFs；然后分別將其作為輸入矩陣，應(yīng)用ICA中的FastICA算法對其進行分離，自動分離出真正的IMF。該方法能夠很好地處理多自由度、非線性、非穩(wěn)態(tài)的響應(yīng)信號，并可以與其他方法(如希爾伯特變換)相結(jié)合進行模態(tài)參數(shù)識別，可用于土木工程、航空航天、自動控制、機械工程等領(lǐng)域的信號處理和模態(tài)參數(shù)識別，具有提高數(shù)據(jù)信噪比和抗干擾能力等特點。
文檔編號G06F19/00GK102855408SQ20121034580
公開日2013年1月2日 申請日期2012年9月18日 優(yōu)先權(quán)日2012年9月18日
發(fā)明者姜紹飛, 付春, 吳兆旗 申請人:福州大學