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基于调频EMD的结构非线性辨识方法研究
随着结构工程领域的不断发展，结构振动特性的研究也越来越受到关注。其中，结构非线性特性的研究具有重要的意义，因为非线性现象在实际工程中很常见，如建筑物的地震响应、大跨度桥梁的振动等。因此，在结构非线性辨识这一领域的研究中，开发有效的方法，成为了一个热门的话题。
本论文将介绍一种基于调频经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition，简称EMD）的结构非线性辨识方法。在这个方法中，将EMD和其频率调制（FrequencyModulation，简称FM）分析结合在一起，以实现非线性振动信号的分解和辨识。
首先介绍一下EMD的基本原理和流程。EMD是一种基于局部处理方式的信号分解方法，它将信号分解成多个固有模态函数（IntrinsicModeFunction，简称IMF）。IMF是一种具有本地特性的信号，可以直接反映出原始信号的特征。下面是EMD的流程：
1.将原始信号分解成一个IMF分量和一个剩余信号；
2.对剩余信号重复步骤1，直到满足某种停止准则；
3.将每个IMF分量进行合成，得到原始信号的重建。
接下来，介绍本文所提出的基于调频EMD的结构非线性辨识方法。该方法主要包括以下步骤：
1.对结构振动信号进行EMD分解，以得到多个IMF分量；
2.对每个IMF分量进行FM分析，获得该IMF分量中不同频率的调制特性；
3.对每个IMF分量中的频率进行统计分析，以获得其频率响应特性，从而得到结构物的模态参数；
4.根据模态参数建立结构物的数学模型，进一步进行分析和研究。
这种基于调频EMD的结构非线性辨识方法，可以有效地解决结构物非线性振动问题的分析和研究。它具有很多优点，如：
1.该方法不需要事先设定任何附加的先验信息，可以自适应地分解出结构振动信号中包含的各种信号成分；
2.该方法具有很高的频率分辨率，可以准确地捕捉结构振动信号的特征，包括低频和高频成分；
3.该方法可以同时分析线性和非线性的振动信号，具有很好的适应性和可扩展性。
总之，基于调频EMD的结构非线性辨识方法是一种很有前景的方法，在实际的结构工程领域中有很大的应用潜力。随着该领域的不断发展，我们相信这种方法将会得到更加广泛和深入的研究。