【摘 要】
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文章基于改进经验小波变换(empirical wavelet transform,EWT)、自然激励技术(natural excitation technique,NExT)及归一化的希尔伯特变换(normalized Hilbert transform,NHT),发展一种超高层建筑的模态参数识别方法.该方法首先使用基于Burg算法的自回归功率谱替代傅里叶频谱划分频谱区间,改进傅里叶频谱分割过程,以此构造经验小波滤波器组,将结构响应信号自适应地分解为一系列固有模态函数(intrin-sic mode fu
【机 构】
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合肥工业大学 土木与水利工程学院 ,安徽 合肥 230009
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文章基于改进经验小波变换(empirical wavelet transform,EWT)、自然激励技术(natural excitation technique,NExT)及归一化的希尔伯特变换(normalized Hilbert transform,NHT),发展一种超高层建筑的模态参数识别方法.该方法首先使用基于Burg算法的自回归功率谱替代傅里叶频谱划分频谱区间,改进傅里叶频谱分割过程,以此构造经验小波滤波器组,将结构响应信号自适应地分解为一系列固有模态函数(intrin-sic mode function,IMF),再利用NExT得到单分量信号的自由衰减响应,最后通过NHT和曲线拟合识别结构的阻尼比和自振频率.利用该方法对数值模型和台风“海棠”影响下台北101大楼的结构响应进行了模态参数识别分析.研究结果表明,文中提出的模态参数识别方法用于超高层建筑模态参数识别具有有效性、准确性和适用性,该方法可以利用非线性、非平稳、动态响应小且噪声水平高的结构响应信号,准确地估计超高层建筑的固有频率和阻尼比.
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