桥梁监测信号异常值剔除与去噪方法研究

摘要

【目的】针对桥梁监测信号中的异常值识别和环境噪声干扰问题，提出了基于最小二乘法改进箱型图异常值的识别算法和快速集合经验模态分解法联合小波阈值的去噪方法。【方法】首先，采用改进后的箱型图算法对异常值进行识别和替换。然后，利用快速集合经验模态分解法对异常值处理后的桥梁监测信号进行分解，计算分解分量的方差贡献率，去除方差贡献率较小的模态分量，并使用小波阈值法处理剩余信号。最后，重构信号得到去噪后的信号。【结果】对模拟信号和实测信号进行分析可以发现：基于最小二乘法改进后的箱型图算法在异常数据上的召回率达到了100%。同时快速集合经验模态分解联合小波阈值的去噪方法可有效地滤除噪声信号。分析含有不同噪声的模拟信号可知：相比于小波阈值、快速集合经验模态分解法以及经验模态分解法联合小波阈值的方法，使用本文方法去噪后的监测数据均方根误差最小。实测信号的处理结果显示：本文方法去噪后的信号平滑度指标值以及噪声模均比其他方法的好。【结论】基于最小二乘法改进的箱型图算法和快速集合经验模态分解法联合小波阈值的去噪方法能够有效地解决桥梁监测信号中的异常值识别和噪声问题，研究成果可为桥梁信号的预处理提供参考。

关键词

桥梁工程 / 信号预处理 / 改进箱型图 / 快速集合经验模态分解 / 小波阈值去噪

基金资助

国家自然科学基金项目（52378123）; 湖南省自然科学基金项目（2025JJ50242）