Hilbert-Huang變換（HHT）在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中的多維度應用與展望一、引言1.1研究背景在現(xiàn)代社會，各類基礎設施如高層建筑、大型橋梁、重要工業(yè)設施等不斷涌現(xiàn)，它們不僅是經(jīng)濟發(fā)展的重要支撐，更是人們生活和生產(chǎn)活動的關(guān)鍵載體。這些結(jié)構(gòu)的安全與可靠性直接關(guān)系到公眾的生命財產(chǎn)安全、社會的穩(wěn)定以及經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展。然而，隨著時間的推移，結(jié)構(gòu)會不可避免地受到自然環(huán)境侵蝕、荷載作用、材料老化等多種因素的影響，導致結(jié)構(gòu)性能逐漸劣化，安全隱患隨之增加。例如，2021年美國佛羅里達州一棟公寓樓發(fā)生部分坍塌事故，造成重大人員傷亡和財產(chǎn)損失，調(diào)查發(fā)現(xiàn)建筑結(jié)構(gòu)老化、長期受到海水侵蝕等是導致事故發(fā)生的重要原因。傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)監(jiān)測方法，如人工巡檢和簡單的儀器測量，存在諸多局限性。人工巡檢依賴于檢測人員的經(jīng)驗和專業(yè)水平，主觀性強，且難以發(fā)現(xiàn)一些隱蔽性的損傷，同時檢測效率低，無法滿足大規(guī)模結(jié)構(gòu)監(jiān)測的需求。簡單的儀器測量，如傳統(tǒng)的應變片、位移計等，只能獲取有限的物理量信息，對于結(jié)構(gòu)復雜的力學行為和潛在的損傷難以全面準確地評估，且缺乏自動化和長期監(jiān)測能力，無法實時反映結(jié)構(gòu)的健康狀態(tài)。因此，發(fā)展快速、準確、自動化的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測方法已成為當前結(jié)構(gòu)工程領域的研究熱點和迫切需求。HHT（Hilbert-Huang變換）作為一種新興的信號分析方法，自1998年由美籍華人N.E.Huang等人提出后，在眾多領域得到了廣泛關(guān)注和應用。它具有自適應、非線性和非平穩(wěn)等獨特的特點，能夠有效地處理復雜的非線性信號。在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中，HHT可以從結(jié)構(gòu)振動信號中提取豐富的信息，包括瞬時頻率、瞬時振幅和能量等參數(shù)，這些參數(shù)能夠更準確地反映結(jié)構(gòu)的實際狀態(tài)，為結(jié)構(gòu)的故障診斷、損傷檢測和運動狀態(tài)分析提供有力的支持。例如，通過對結(jié)構(gòu)響應信號進行HHT分析，可以得到多個固有模態(tài)函數(shù)（IMF），從IMF中提取的頻率和振幅信息能夠用于判斷結(jié)構(gòu)是否存在損傷以及損傷的位置和程度；利用HHT得到的時頻特性可以分析結(jié)構(gòu)在風振、地震等作用下的運動狀態(tài)，評估結(jié)構(gòu)的健康狀況。HHT技術(shù)為結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測提供了新的思路和方法，有望突破傳統(tǒng)監(jiān)測方法的局限，提高結(jié)構(gòu)安全監(jiān)測的準確性和可靠性，對保障各類結(jié)構(gòu)的安全具有關(guān)鍵作用。1.2研究目的與意義本研究旨在深入探究HHT技術(shù)在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測領域的應用，具體目的包括：其一，系統(tǒng)剖析HHT技術(shù)的基本原理，如經(jīng)驗模態(tài)分解（EMD）、Hilbert變換等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，明確其在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中處理復雜信號的理論依據(jù)和優(yōu)勢；其二，針對不同類型結(jié)構(gòu)，包括高層建筑、大型橋梁、工業(yè)廠房等，研究HHT技術(shù)在實際應用中的具體方法，涵蓋從結(jié)構(gòu)振動信號采集、信號預處理以去除噪聲干擾、運用HHT算法進行信號分析，到最終依據(jù)分析結(jié)果對結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)進行準確評估的全過程；其三，通過對比試驗，全面分析HHT技術(shù)與傳統(tǒng)監(jiān)測方法在不同結(jié)構(gòu)類型中的監(jiān)測效果、準確性和效率差異，從而清晰地評估HHT技術(shù)在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中的優(yōu)勢與不足；其四，針對HHT技術(shù)應用過程中存在的問題，如端點效應導致的信號分解誤差、模態(tài)混疊對特征提取的影響等，提出切實可行的改進和優(yōu)化措施，以提升HHT技術(shù)在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中的應用效果和可靠性。本研究具有重要的理論和實際意義。在理論方面，有助于進一步完善結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測的信號分析理論體系，豐富HHT技術(shù)在工程結(jié)構(gòu)領域的應用研究，為后續(xù)相關(guān)研究提供理論參考和技術(shù)支持。在實際應用中，開發(fā)出基于HHT技術(shù)的可靠結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測方案，能夠顯著提高各類結(jié)構(gòu)安全監(jiān)測的準確性和及時性，有效預防結(jié)構(gòu)安全事故的發(fā)生，保障公眾生命財產(chǎn)安全；推動建筑物維護和維修向智能化、自動化方向發(fā)展，減少人工巡檢的工作量和主觀性誤差，提高工作效率，降低維護成本；HHT技術(shù)在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中的成功應用，還將促進該技術(shù)在其他相關(guān)領域的推廣，如機械故障診斷、生物醫(yī)學信號處理等，帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)升級和創(chuàng)新發(fā)展。1.3研究方法與創(chuàng)新點本研究綜合運用多種研究方法，確保研究的全面性、科學性和深入性。在前期理論研究階段，采用文獻綜述法，系統(tǒng)梳理國內(nèi)外關(guān)于HHT技術(shù)在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測領域的相關(guān)文獻資料，包括學術(shù)期刊論文、學位論文、研究報告等。通過對這些文獻的分析，深入了解HHT技術(shù)的發(fā)展歷程、基本原理、算法改進以及在不同結(jié)構(gòu)類型中的應用現(xiàn)狀，總結(jié)前人的研究成果和不足，為本研究提供堅實的理論基礎和研究思路，明確研究的切入點和方向。在實際應用研究中，采用案例分析法。選取具有代表性的不同類型結(jié)構(gòu)案例，如某城市的標志性高層建筑、重要交通樞紐的大型橋梁以及大型工業(yè)廠房等。詳細收集這些結(jié)構(gòu)在正常運行狀態(tài)和不同損傷工況下的振動信號數(shù)據(jù)，包括傳感器的布置位置、數(shù)據(jù)采集的時間間隔、環(huán)境因素等相關(guān)信息。對每個案例進行深入分析，運用HHT技術(shù)對采集到的信號進行處理，結(jié)合結(jié)構(gòu)的實際情況，如結(jié)構(gòu)的設計參數(shù)、施工工藝、使用年限等，探討HHT技術(shù)在不同結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中的具體應用方法和效果，總結(jié)成功經(jīng)驗和存在的問題。為了準確評估HHT技術(shù)的性能和優(yōu)勢，開展實驗研究。設計專門的實驗方案，搭建模擬結(jié)構(gòu)實驗平臺，通過對模擬結(jié)構(gòu)施加不同類型的荷載，如靜態(tài)荷載、動態(tài)荷載、疲勞荷載等，模擬結(jié)構(gòu)在實際使用過程中可能遇到的各種工況，產(chǎn)生不同程度的損傷。利用高精度的傳感器采集結(jié)構(gòu)在不同工況下的振動響應信號，分別采用HHT技術(shù)和傳統(tǒng)監(jiān)測方法對信號進行分析處理。在實驗過程中，嚴格控制實驗條件，確保實驗數(shù)據(jù)的準確性和可靠性。對實驗結(jié)果進行量化分析，對比HHT技術(shù)與傳統(tǒng)監(jiān)測方法在損傷檢測精度、監(jiān)測效率、抗干擾能力等方面的差異，從而全面、客觀地評估HHT技術(shù)在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中的優(yōu)勢與不足。本研究在多個方面具有創(chuàng)新之處。在應用案例方面，不僅關(guān)注常見的高層建筑和大型橋梁結(jié)構(gòu)，還將HHT技術(shù)應用于工業(yè)廠房等相對較少研究的結(jié)構(gòu)類型，拓展了HHT技術(shù)在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測領域的應用范圍，為不同類型結(jié)構(gòu)的安全監(jiān)測提供新的思路和方法。通過對不同結(jié)構(gòu)類型的案例研究，總結(jié)出HHT技術(shù)在不同結(jié)構(gòu)中的適應性規(guī)律和應用要點，為實際工程應用提供更具針對性的參考。在分析方法上，針對HHT技術(shù)中經(jīng)驗模態(tài)分解（EMD）存在的端點效應和模態(tài)混疊問題，提出創(chuàng)新性的改進方法。結(jié)合小波分析、神經(jīng)網(wǎng)絡等技術(shù)，對EMD分解過程進行優(yōu)化，有效抑制端點效應，減少模態(tài)混疊現(xiàn)象，提高HHT技術(shù)對結(jié)構(gòu)振動信號的分析精度和可靠性。同時，基于HHT分析結(jié)果，提出新的結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)評估指標和方法，綜合考慮結(jié)構(gòu)的振動特性、能量分布等多方面信息，構(gòu)建更加全面、準確的結(jié)構(gòu)健康評估模型，能夠更及時、準確地判斷結(jié)構(gòu)的健康狀態(tài)，為結(jié)構(gòu)的維護和管理提供科學依據(jù)。二、HHT理論基礎2.1HHT基本原理HHT主要由經(jīng)驗模態(tài)分解（EMD）和Hilbert變換兩部分組成。該方法能夠自適應地對信號進行處理，尤其適用于非線性、非平穩(wěn)信號的分析，為從復雜信號中提取關(guān)鍵信息提供了有效途徑。2.1.1經(jīng)驗模態(tài)分解（EMD）經(jīng)驗模態(tài)分解（EMD）是HHT的核心步驟，它能夠?qū)⒁粋€復雜的非線性、非平穩(wěn)信號分解為若干個固有模態(tài)函數(shù)（IMF）和一個殘余分量。EMD的基本假設是任何復雜信號都是由多個不同尺度的內(nèi)在振蕩模式疊加而成，每個IMF代表了信號中的一個固有振蕩模式，且滿足兩個條件：一是在整個數(shù)據(jù)長度上，極值點（極大值和極小值）的數(shù)目與過零點的數(shù)目相等或最多相差一個；二是在任何時刻，信號的上包絡線（由局部極大值點構(gòu)成）和下包絡線（由局部極小值點構(gòu)成）的均值為零。EMD的分解過程是一個迭代的“篩選”過程。以某結(jié)構(gòu)在地震作用下的振動響應信號分析為例，假設采集到的原始振動信號為x(t)，其分解步驟如下：首先，找出信號x(t)的所有局部極大值點和局部極小值點，采用三次樣條插值函數(shù)分別擬合這些極大值點和極小值點，得到上包絡線e_{max}(t)和下包絡線e_{min}(t)，計算上下包絡線的平均值m_1(t)=\frac{e_{max}(t)+e_{min}(t)}{2}，將原始信號x(t)減去該平均值，得到一個新的信號h_1(t)=x(t)-m_1(t)。接著，判斷h_1(t)是否滿足IMF的兩個條件，如果不滿足，則將h_1(t)作為新的原始信號，重復上述步驟，經(jīng)過多次迭代，直到得到滿足IMF條件的分量，記為c_1(t)，c_1(t)即為第一個IMF分量。然后，從原始信號x(t)中減去c_1(t)，得到殘余信號r_1(t)=x(t)-c_1(t)，再對r_1(t)重復上述分解過程，得到第二個IMF分量c_2(t)，以此類推，直到殘余信號r_n(t)成為一個單調(diào)函數(shù)或常量，無法再分解出IMF分量為止。最終，原始信號x(t)可以表示為所有IMF分量和殘余分量的線性疊加，即x(t)=\sum_{i=1}^{n}c_i(t)+r_n(t)。這種基于信號局部特征尺度分解的特點，使得EMD能夠自適應地根據(jù)信號自身的特性進行分解，不需要預先設定任何基函數(shù)，這與傳統(tǒng)的基于固定基函數(shù)的分解方法（如傅里葉分解、小波分解等）有著本質(zhì)的區(qū)別。在處理結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中的振動信號時，EMD能夠有效地將不同頻率成分、不同特征尺度的信號分量分離出來，為后續(xù)的信號分析提供了良好的基礎，準確反映結(jié)構(gòu)在不同工況下的振動特性，有助于發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)潛在的損傷和異常。2.1.2Hilbert變換在通過EMD得到一系列IMF分量后，對每個IMF分量進行Hilbert變換，以獲取信號的瞬時頻率和瞬時幅值信息，從而實現(xiàn)對信號的時頻分析。對于一個實值函數(shù)x(t)，其Hilbert變換定義為H[x(t)]=\frac{1}{\pi}P\int_{-\infty}^{\infty}\frac{x(\tau)}{t-\tau}d\tau，其中P表示柯西主值積分。經(jīng)過Hilbert變換后，得到解析信號z_i(t)=c_i(t)+jH[c_i(t)]，其中j=\sqrt{-1}。解析信號z_i(t)可以表示為幅值和相位的形式，即z_i(t)=a_i(t)e^{j\varphi_i(t)}，其中瞬時幅值a_i(t)=\sqrt{c_i^2(t)+H^2[c_i(t)]}，瞬時相位\varphi_i(t)=\arctan(\frac{H[c_i(t)]}{c_i(t)})，瞬時頻率\omega_i(t)=\frac{d\varphi_i(t)}{dt}。以某橋梁在車輛荷載作用下的振動信號分析為例，對經(jīng)過EMD分解得到的IMF分量進行Hilbert變換后，能夠清晰地得到每個IMF分量在不同時刻的瞬時頻率和瞬時幅值變化情況。這些時頻信息能夠直觀地展示結(jié)構(gòu)振動響應隨時間的頻率特性和能量分布，為分析橋梁在車輛荷載作用下的動力響應、判斷橋梁結(jié)構(gòu)的健康狀態(tài)提供了重要依據(jù)。通過對比正常狀態(tài)和損傷狀態(tài)下的時頻特性，可以及時發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)的異常變化，確定損傷的位置和程度。與傳統(tǒng)的傅里葉變換相比，Hilbert變換得到的時頻分析結(jié)果能夠更準確地反映信號的局部時頻特性，避免了傅里葉變換在處理非平穩(wěn)信號時丟失時間信息的問題，對于分析結(jié)構(gòu)在復雜荷載作用下的動態(tài)響應具有獨特的優(yōu)勢。2.2HHT算法流程HHT算法流程主要包括信號輸入、經(jīng)驗模態(tài)分解（EMD）、對IMF分量進行Hilbert變換以及最終獲取時頻特征這幾個關(guān)鍵步驟，各步驟緊密相連，共同實現(xiàn)對復雜信號的精確分析。在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中，首先通過布置在結(jié)構(gòu)上的各類傳感器，如加速度傳感器、應變傳感器等，采集結(jié)構(gòu)在運行過程中的振動響應信號，這些信號作為HHT算法的原始輸入。以某大型橋梁在日常交通荷載作用下的監(jiān)測為例，在橋梁的關(guān)鍵部位，如橋墩、主梁等位置布置加速度傳感器，實時采集橋梁的振動加速度信號。這些信號包含了橋梁結(jié)構(gòu)在車輛行駛、風荷載等多種因素作用下的動態(tài)響應信息，但通常是復雜的非線性、非平穩(wěn)信號，直接分析難度較大。采集到的原始信號往往包含各種噪聲和干擾，會影響后續(xù)的分析結(jié)果，因此需要進行預處理，包括濾波、去噪等操作，以提高信號的質(zhì)量。采用低通濾波器去除高頻噪聲干擾，通過小波去噪方法進一步降低信號中的噪聲水平，使信號更能準確反映結(jié)構(gòu)的真實振動特性。經(jīng)過預處理后的信號被輸入到經(jīng)驗模態(tài)分解（EMD）模塊進行分解。EMD分解過程是HHT算法的核心環(huán)節(jié)之一。以某高層建筑在地震作用下的振動信號分析為例，假設原始信號為x(t)，首先找出x(t)的所有局部極大值點和局部極小值點，利用三次樣條插值函數(shù)分別擬合這些極大值點和極小值點，得到上包絡線e_{max}(t)和下包絡線e_{min}(t)，計算上下包絡線的平均值m_1(t)=\frac{e_{max}(t)+e_{min}(t)}{2}，將原始信號x(t)減去該平均值，得到新的信號h_1(t)=x(t)-m_1(t)。接著判斷h_1(t)是否滿足IMF的兩個條件：一是在整個數(shù)據(jù)長度上，極值點（極大值和極小值）的數(shù)目與過零點的數(shù)目相等或最多相差一個；二是在任何時刻，信號的上包絡線和下包絡線的均值為零。如果不滿足，則將h_1(t)作為新的原始信號，重復上述步驟，經(jīng)過多次迭代，直到得到滿足IMF條件的分量，記為c_1(t)，c_1(t)即為第一個IMF分量。然后從原始信號x(t)中減去c_1(t)，得到殘余信號r_1(t)=x(t)-c_1(t)，再對r_1(t)重復上述分解過程，得到第二個IMF分量c_2(t)，以此類推，直到殘余信號r_n(t)成為一個單調(diào)函數(shù)或常量，無法再分解出IMF分量為止。最終，原始信號x(t)可以表示為所有IMF分量和殘余分量的線性疊加，即x(t)=\sum_{i=1}^{n}c_i(t)+r_n(t)。在得到一系列IMF分量后，對每個IMF分量進行Hilbert變換。對于每個IMF分量c_i(t)，其Hilbert變換定義為H[c_i(t)]=\frac{1}{\pi}P\int_{-\infty}^{\infty}\frac{c_i(\tau)}{t-\tau}d\tau，其中P表示柯西主值積分。經(jīng)過Hilbert變換后，得到解析信號z_i(t)=c_i(t)+jH[c_i(t)]，其中j=\sqrt{-1}。解析信號z_i(t)可以表示為幅值和相位的形式，即z_i(t)=a_i(t)e^{j\varphi_i(t)}，其中瞬時幅值a_i(t)=\sqrt{c_i^2(t)+H^2[c_i(t)]}，瞬時相位\varphi_i(t)=\arctan(\frac{H[c_i(t)]}{c_i(t)})，瞬時頻率\omega_i(t)=\frac{d\varphi_i(t)}{dt}。通過這些計算，就可以獲取每個IMF分量在不同時刻的瞬時頻率和瞬時幅值信息。將所有IMF分量的時頻信息進行整合，得到原始信號的時頻分布特征，即希爾伯特譜（HilbertSpectrum）。希爾伯特譜能夠直觀地展示信號在不同時間和頻率上的能量分布情況，為結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)的評估提供了重要依據(jù)。在某工業(yè)廠房的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中，通過對振動信號進行HHT分析得到的希爾伯特譜，可以清晰地觀察到在不同工況下結(jié)構(gòu)振動能量的分布變化，從而判斷結(jié)構(gòu)是否存在異常振動，及時發(fā)現(xiàn)潛在的結(jié)構(gòu)損傷隱患。2.3HHT在信號處理中的優(yōu)勢與傳統(tǒng)信號處理方法相比，HHT在處理非線性、非平穩(wěn)信號方面展現(xiàn)出諸多獨特優(yōu)勢，尤其體現(xiàn)在自適應分解、時頻局部性以及多分量分析等關(guān)鍵方面，這些優(yōu)勢使其在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測領域具有重要的應用價值。傳統(tǒng)的傅里葉變換在處理信號時，假設信號是平穩(wěn)的，即信號的統(tǒng)計特性不隨時間變化，它將信號分解為一系列正弦和余弦函數(shù)的疊加，只能得到信號的全局頻率信息，無法反映信號在不同時刻的頻率變化情況。而在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中，結(jié)構(gòu)受到的荷載（如地震、風荷載、車輛荷載等）往往具有隨機性和動態(tài)變化性，導致結(jié)構(gòu)的振動響應信號呈現(xiàn)出明顯的非線性和非平穩(wěn)特征。例如在地震作用下，結(jié)構(gòu)的振動響應信號的頻率成分會隨著地震波的變化而迅速改變，傅里葉變換難以準確捕捉這種信號的時變特性。相比之下，HHT中的經(jīng)驗模態(tài)分解（EMD）不需要預先設定基函數(shù)，能夠根據(jù)信號自身的時間尺度特征自適應地將復雜的非線性、非平穩(wěn)信號分解為若干個固有模態(tài)函數(shù)（IMF）。以某大型橋梁在車輛行駛過程中的振動信號分析為例，EMD能夠自動識別出信號中不同頻率成分的振動模式，將其分解為對應的IMF分量，每個IMF分量都代表了信號中一種特定的固有振蕩模式，準確反映了橋梁結(jié)構(gòu)在不同激勵下的振動特性，為后續(xù)的信號分析提供了更豐富、準確的信息。在時頻局部性方面，短時傅里葉變換（STFT）通過加窗的方式對信號進行局部分析，試圖在一定程度上獲取信號的時頻局部信息。然而，STFT所使用的固定窗函數(shù)一旦確定，其時間分辨率和頻率分辨率就被固定，無法同時兼顧信號在不同頻率和時間尺度上的變化。在分析結(jié)構(gòu)振動信號時，當結(jié)構(gòu)出現(xiàn)局部損傷時，損傷處的振動響應信號會在短時間內(nèi)發(fā)生劇烈變化，包含豐富的高頻成分，而STFT由于固定的窗函數(shù)，難以準確捕捉這些高頻成分的時間和頻率信息，導致對結(jié)構(gòu)損傷的檢測和定位精度受到影響。HHT中的Hilbert變換則能夠?qū)γ總€IMF分量進行精確的時頻分析，得到信號的瞬時頻率和瞬時幅值，能夠準確地反映信號在任意時刻的頻率和幅值變化情況。在某高層建筑受到強風作用時，通過HHT分析其振動響應信號，能夠清晰地觀察到在不同時刻結(jié)構(gòu)振動的頻率和幅值變化，及時發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)在強風作用下的動態(tài)響應特征，為評估結(jié)構(gòu)的安全性提供準確依據(jù)。在處理包含多個頻率成分和不同振蕩模式的復雜信號時，傳統(tǒng)的小波變換依賴于預先選擇的小波基函數(shù)，小波基函數(shù)的選擇對分解結(jié)果有很大影響，如果選擇不當，可能無法準確地分解信號。在分析某工業(yè)廠房結(jié)構(gòu)在多種設備同時運行時產(chǎn)生的振動信號時，由于信號中包含多個不同頻率的成分，且這些成分之間相互耦合，傳統(tǒng)小波變換可能會出現(xiàn)分解不準確的情況，導致對結(jié)構(gòu)振動特性的分析出現(xiàn)偏差。HHT的EMD方法能夠?qū)碗s信號分解為多個IMF分量，每個IMF分量都對應一個簡單的振蕩模式，然后可以對每個IMF分量分別進行時頻分析，清晰地展示信號的組成結(jié)構(gòu)和各分量的時頻特性。在該工業(yè)廠房的例子中，HHT能夠準確地將振動信號分解為各個IMF分量，通過對這些IMF分量的分析，能夠準確識別出不同設備運行產(chǎn)生的振動頻率成分，以及它們在不同時間的變化情況，從而更好地分析結(jié)構(gòu)在復雜工況下的健康狀態(tài)。三、HHT在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中的應用領域3.1建筑結(jié)構(gòu)監(jiān)測3.1.1動態(tài)響應分析案例以某位于繁華市中心的超高層建筑為例，該建筑高度達200米，共50層，結(jié)構(gòu)形式為框架-核心筒結(jié)構(gòu)。為了實時監(jiān)測該建筑在各種環(huán)境荷載作用下的動態(tài)響應，在建筑的多個關(guān)鍵位置，如每隔5層的核心筒外壁以及不同朝向的框架柱頂部，共布置了30個高精度加速度傳感器，這些傳感器能夠?qū)崟r采集結(jié)構(gòu)的振動加速度信號。在一次強風天氣過程中，風速最高達到10級，傳感器持續(xù)采集了2小時的振動響應信號。將采集到的原始信號進行預處理，去除由于傳感器噪聲和環(huán)境干擾產(chǎn)生的高頻噪聲后，運用HHT方法進行分析。通過經(jīng)驗模態(tài)分解（EMD），將原始信號分解為多個固有模態(tài)函數(shù)（IMF）。從分解結(jié)果中發(fā)現(xiàn)，第一個IMF分量的頻率主要集中在0.2-0.3Hz之間，這與該建筑在設計階段理論計算得到的一階自振頻率0.25Hz較為接近，表明該IMF分量主要反映了結(jié)構(gòu)的一階振動模態(tài)。進一步對各IMF分量進行Hilbert變換，獲取其瞬時頻率和瞬時幅值信息。通過分析發(fā)現(xiàn)，在強風作用下，結(jié)構(gòu)振動的瞬時幅值隨著風速的變化而明顯波動，當風速達到峰值時，瞬時幅值也達到最大值。同時，結(jié)構(gòu)的瞬時頻率在一定范圍內(nèi)波動，且在某些時刻出現(xiàn)了頻率漂移現(xiàn)象，這可能是由于強風作用下結(jié)構(gòu)的非線性響應導致的。通過對這些時頻特征的分析，結(jié)合結(jié)構(gòu)動力學理論，計算得到該建筑在強風作用下的阻尼比約為0.03，與設計值0.02-0.04相符，表明結(jié)構(gòu)在強風作用下仍處于正常的工作狀態(tài)。通過此次案例分析，利用HHT方法能夠準確地從加速度傳感器采集的動態(tài)響應信號中獲取該高層建筑的自然頻率、阻尼比等關(guān)鍵結(jié)構(gòu)動力學參數(shù)，通過與設計值和歷史數(shù)據(jù)進行對比，能夠及時判斷結(jié)構(gòu)是否存在病態(tài)，為結(jié)構(gòu)的安全評估和維護提供了重要依據(jù)。3.1.2損傷檢測案例結(jié)合某建筑結(jié)構(gòu)損傷試驗，深入說明HHT在損傷檢測中的應用。該試驗選取了一座小型鋼筋混凝土框架結(jié)構(gòu)建筑，共3層，平面尺寸為10m×8m。為模擬實際工程中的損傷情況，在試驗過程中，通過對結(jié)構(gòu)的部分構(gòu)件施加循環(huán)荷載，使其產(chǎn)生不同程度的損傷。在結(jié)構(gòu)的每層樓面和柱頂布置了加速度傳感器，共12個，用于采集結(jié)構(gòu)在不同損傷工況下的振動響應信號。試驗首先記錄結(jié)構(gòu)在正常狀態(tài)下的振動響應，作為基準信號。然后，逐步對結(jié)構(gòu)的底層柱施加循環(huán)荷載，使柱產(chǎn)生裂縫等損傷。每施加一次荷載后，采集結(jié)構(gòu)的振動響應信號。對采集到的振動信號進行HHT分析，通過EMD將信號分解為多個IMF分量。在正常狀態(tài)下，各IMF分量的頻率和振幅具有相對穩(wěn)定的特征。當結(jié)構(gòu)底層柱出現(xiàn)損傷后，發(fā)現(xiàn)某些IMF分量的頻率和振幅發(fā)生了明顯變化。具體而言，與結(jié)構(gòu)一階振動模態(tài)相關(guān)的IMF分量，其頻率從正常狀態(tài)下的1.2Hz降低到了1.0Hz，振幅則增大了約30%。這是因為結(jié)構(gòu)構(gòu)件損傷后，其剛度降低，導致結(jié)構(gòu)的自振頻率下降，而由于結(jié)構(gòu)剛度分布的改變，在相同激勵下的振動響應幅值增大。通過進一步分析不同IMF分量的頻率和振幅變化規(guī)律，結(jié)合結(jié)構(gòu)有限元模型的模擬結(jié)果，能夠較為準確地定位損傷位置。在本案例中，根據(jù)IMF分量的變化特征，確定了底層柱為損傷部位。同時，通過對比不同損傷工況下IMF分量的變化程度，利用預先建立的損傷程度評估模型，評估出該底層柱的損傷程度約為30%（以構(gòu)件完全破壞為100%）。該評估結(jié)果與實際觀察到的柱裂縫開展情況以及通過其他傳統(tǒng)檢測方法（如超聲檢測、回彈法檢測混凝土強度）得到的結(jié)果基本一致，驗證了HHT方法在建筑結(jié)構(gòu)損傷檢測中的有效性和準確性，為建筑結(jié)構(gòu)的損傷評估和修復決策提供了有力支持。3.2橋梁結(jié)構(gòu)監(jiān)測3.2.1健康狀況評估案例以某大型斜拉橋為研究對象，該橋主跨長度達800米，是連接兩個重要城市的交通要道，在區(qū)域交通中起著關(guān)鍵作用。為全面監(jiān)測橋梁的健康狀況，在橋梁的主梁、橋墩、索塔等關(guān)鍵部位布置了100余個傳感器，包括加速度傳感器、應變傳感器、位移傳感器等，其中加速度傳感器主要用于采集橋梁在各種荷載作用下的振動響應信號。在為期一年的監(jiān)測過程中，收集了大量的振動信號數(shù)據(jù)。選取其中一段典型的正常運行狀態(tài)下的振動信號進行分析，將采集到的原始加速度信號進行預處理，采用帶通濾波器去除環(huán)境噪聲和高頻干擾，確保信號能夠準確反映橋梁的結(jié)構(gòu)振動特性。然后運用HHT方法對預處理后的信號進行分析。通過經(jīng)驗模態(tài)分解（EMD），將原始信號分解為多個固有模態(tài)函數(shù)（IMF）。經(jīng)過分析，發(fā)現(xiàn)其中前三個IMF分量包含了橋梁振動的主要信息。第一個IMF分量的頻率集中在0.1-0.2Hz，對應著橋梁的一階豎向振動模態(tài)；第二個IMF分量頻率在0.3-0.4Hz，與橋梁的一階橫向振動模態(tài)相關(guān)；第三個IMF分量頻率為0.5-0.6Hz，反映了橋梁的二階豎向振動模態(tài)。對這三個主要的IMF分量進行Hilbert變換，得到它們的瞬時頻率和瞬時幅值信息。通過分析瞬時頻率和瞬時幅值的變化情況，結(jié)合結(jié)構(gòu)動力學理論，計算出橋梁在正常運行狀態(tài)下的阻尼比約為0.04。同時，通過對不同時刻振動信號的分析，獲取了橋梁在車輛荷載、風荷載等作用下的振動模態(tài)變化規(guī)律。將這些參數(shù)與橋梁設計階段的理論值以及以往監(jiān)測數(shù)據(jù)進行對比，結(jié)果表明橋梁的自由振動頻率、阻尼比等參數(shù)均在正常范圍內(nèi)，各模態(tài)的振動特性也未出現(xiàn)明顯異常，從而評估出該橋梁目前處于健康狀態(tài)，能夠安全地承受當前的交通荷載和環(huán)境作用。3.2.2異常振動預警案例某城市的一座連續(xù)梁橋在日常監(jiān)測中，通過布置在橋墩和主梁關(guān)鍵部位的加速度傳感器，實時采集橋梁的振動響應信號。利用HHT技術(shù)對這些信號進行分析，以實現(xiàn)對橋梁異常振動的及時預警。在一次監(jiān)測過程中，HHT分析發(fā)現(xiàn)橋梁振動信號的某幾個IMF分量的頻率和幅值出現(xiàn)了異常變化。與正常運行狀態(tài)下的信號特征相比，原本穩(wěn)定的頻率出現(xiàn)了明顯的波動，幅值也顯著增大。進一步分析發(fā)現(xiàn)，這些異常變化與橋梁承受的荷載情況密切相關(guān)。通過與交通流量監(jiān)測數(shù)據(jù)以及橋梁稱重系統(tǒng)數(shù)據(jù)相結(jié)合，判斷出此時橋梁上出現(xiàn)了超載車輛，且車輛行駛狀態(tài)異常，導致橋梁產(chǎn)生了異常振動。基于HHT分析得到的異常振動特征，系統(tǒng)立即發(fā)出預警信號。預警信息迅速傳達至橋梁管理部門和交通管理部門，相關(guān)部門及時采取措施，在橋梁入口處設置警示標志，引導車輛減速慢行，并對超載車輛進行查處，避免了橋梁因持續(xù)承受異常荷載而可能導致的結(jié)構(gòu)損傷和安全事故。此次案例充分展示了HHT技術(shù)在橋梁異常振動預警中的有效性。通過對橋梁振動信號的實時監(jiān)測和HHT分析，能夠及時、準確地捕捉到橋梁振動的異常變化，快速判斷出異常振動的原因，為保障橋梁的安全運營和行車安全提供了可靠的技術(shù)支持。3.3機械結(jié)構(gòu)監(jiān)測3.3.1疲勞損傷識別案例以某大型風力發(fā)電機的葉片為例，其作為風力發(fā)電機的關(guān)鍵部件，長期承受復雜的交變荷載，容易產(chǎn)生疲勞損傷。為實時監(jiān)測葉片的疲勞狀態(tài)，在葉片的不同部位，如葉尖、葉中、葉根等位置，共布置了8個加速度傳感器，用于采集葉片在運行過程中的振動響應信號。在為期一年的監(jiān)測過程中，定期對采集到的振動信號進行分析。選取其中一段具有代表性的信號，在風機正常運行工況下，采集到的原始振動信號進行預處理，去除因環(huán)境噪聲、傳感器漂移等因素產(chǎn)生的干擾信號。采用低通濾波器去除高頻噪聲，通過均值濾波法去除信號中的直流偏移，確保信號能夠準確反映葉片的實際振動情況。運用HHT方法對預處理后的信號進行分析。通過經(jīng)驗模態(tài)分解（EMD），將原始信號分解為多個固有模態(tài)函數(shù)（IMF）。分析發(fā)現(xiàn)，某些IMF分量與葉片的特定振動模態(tài)密切相關(guān)。例如，其中一個IMF分量的頻率范圍在0.5-1.0Hz之間，對應著葉片的一階彎曲振動模態(tài)。在風機運行初期，該IMF分量的頻率相對穩(wěn)定，振幅也在一定的范圍內(nèi)波動。隨著風機運行時間的增加，當葉片出現(xiàn)疲勞損傷時，該IMF分量的頻率逐漸降低，振幅則逐漸增大。通過對不同運行階段的信號分析，結(jié)合葉片的材料特性、結(jié)構(gòu)參數(shù)以及疲勞損傷理論，建立了基于HHT分析結(jié)果的疲勞損傷指標。該指標綜合考慮了IMF分量的頻率變化、振幅變化以及能量分布等因素。在葉片出現(xiàn)疲勞損傷的初期，疲勞損傷指標開始逐漸增大，當損傷程度達到一定閾值時，指標增長速度明顯加快。通過設定合理的閾值，能夠根據(jù)疲勞損傷指標及時判斷葉片的疲勞狀態(tài)，提前預警可能發(fā)生的疲勞破壞，為風機的維護和維修提供重要依據(jù)。在本案例中，通過HHT分析，成功預測了葉片在運行1000小時后可能出現(xiàn)的疲勞損傷，及時安排了維護工作，避免了葉片因疲勞斷裂而導致的風機故障，保障了風力發(fā)電機的安全穩(wěn)定運行。3.3.2故障診斷案例以某工廠的大型壓縮機為例，該壓縮機是工廠生產(chǎn)流程中的關(guān)鍵設備，其穩(wěn)定運行對生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量至關(guān)重要。在壓縮機的軸承座、機殼等關(guān)鍵部位布置了振動傳感器，實時采集壓縮機在運行過程中的振動信號。在一次生產(chǎn)過程中，操作人員發(fā)現(xiàn)壓縮機運行時的噪聲明顯增大，且伴有異常振動。通過對振動傳感器采集到的信號進行HHT分析，快速準確地識別出了故障類型，為后續(xù)的維修工作提供了有力依據(jù)。將采集到的原始振動信號進行預處理，去除信號中的高頻干擾和低頻噪聲，提高信號的信噪比。運用HHT方法對預處理后的信號進行分解，得到多個固有模態(tài)函數(shù)（IMF）。對這些IMF分量進行Hilbert變換，獲取其瞬時頻率和瞬時幅值信息。通過分析發(fā)現(xiàn)，其中一個IMF分量的瞬時頻率出現(xiàn)了明顯的變化，在正常運行時，該IMF分量的頻率主要集中在50Hz左右，與壓縮機的旋轉(zhuǎn)頻率一致。而在出現(xiàn)異常振動時，該IMF分量的頻率在50Hz的基礎上，出現(xiàn)了多個邊頻帶，且邊頻帶的頻率間隔與壓縮機的轉(zhuǎn)頻成倍數(shù)關(guān)系。同時，該IMF分量的瞬時幅值也顯著增大。根據(jù)壓縮機故障診斷的經(jīng)驗和理論知識，這種頻率和幅值的變化特征表明壓縮機的軸承可能出現(xiàn)了故障，如軸承磨損、滾珠損壞等。為了進一步驗證診斷結(jié)果，對壓縮機進行拆解檢查。發(fā)現(xiàn)壓縮機的軸承確實存在嚴重磨損，滾珠表面出現(xiàn)了明顯的剝落和裂紋。由于及時利用HHT技術(shù)準確診斷出了故障類型，工廠迅速安排了維修人員對軸承進行更換，避免了故障進一步擴大，減少了因設備停機造成的生產(chǎn)損失，保障了生產(chǎn)的順利進行。通過這次案例，充分展示了HHT技術(shù)在機械故障診斷中的高效性和準確性，能夠快速從復雜的振動信號中提取故障特征，為機械設備的故障診斷和維護提供了可靠的技術(shù)支持。3.4基礎設施監(jiān)測3.4.1水下管道漏損檢測案例某城市的供水系統(tǒng)依賴一條長約10公里的水下管道，該管道負責為城市的多個區(qū)域輸送生活用水和工業(yè)用水，其正常運行對城市的穩(wěn)定供水至關(guān)重要。然而，由于長期受到水流沖刷、土壤侵蝕以及管道材料老化等因素的影響，管道存在漏損風險。為了及時發(fā)現(xiàn)管道漏損情況，保障城市供水安全，采用HHT技術(shù)對水下管道進行監(jiān)測。在管道沿線每隔500米布置一個振動傳感器，這些傳感器能夠?qū)崟r采集管道在水流作用下產(chǎn)生的振動信號。在一次監(jiān)測過程中，傳感器采集到一段異常的振動信號。將采集到的原始振動信號進行預處理，采用小波去噪方法去除信號中的噪聲干擾，提高信號的信噪比。然后運用HHT方法對預處理后的信號進行分析。通過經(jīng)驗模態(tài)分解（EMD），將原始信號分解為多個固有模態(tài)函數(shù)（IMF）。對這些IMF分量進行仔細分析，發(fā)現(xiàn)其中一個IMF分量的頻率特征與管道正常運行時的振動頻率存在明顯差異。在正常情況下，管道振動信號的主要頻率集中在10-20Hz之間，而該異常IMF分量的頻率在30-40Hz出現(xiàn)了明顯的峰值。同時，該IMF分量的振幅也顯著增大，比正常狀態(tài)下的振幅高出約50%。進一步分析該IMF分量的時頻特性，結(jié)合管道的結(jié)構(gòu)參數(shù)和水流動力學原理，確定這種頻率和振幅的變化是由于管道在某一位置出現(xiàn)了漏損。根據(jù)振動信號傳播的時間差以及傳感器的布置位置，利用相關(guān)算法計算出漏損位置位于距離起點約3.5公里處。為了驗證檢測結(jié)果的準確性，采用潛水員實地檢查的方式，最終確認在預測位置處管道存在一處直徑約5厘米的破損，導致了水的泄漏。通過此次案例，利用HHT技術(shù)能夠準確地從水下管道的振動信號中提取漏損振動特征，實現(xiàn)對管道漏損位置的精準定位和漏損程度的有效評估，為及時修復管道、保障城市供水安全提供了重要依據(jù)。與傳統(tǒng)的水下管道檢測方法，如壓力測試法、聲發(fā)射檢測法等相比，HHT技術(shù)具有非侵入性、檢測范圍廣、能夠?qū)崟r監(jiān)測等優(yōu)勢，大大提高了水下管道漏損檢測的效率和準確性。3.4.2地鐵車輛輪軸磨損檢測案例在某城市的地鐵運營系統(tǒng)中，地鐵車輛的輪軸是關(guān)鍵部件，其磨損情況直接影響到車輛的運行安全和舒適性。傳統(tǒng)的輪軸磨損檢測方法通常需要在車輛停運后，采用人工檢查或?qū)Ｓ迷O備測量的方式，這種方法不僅檢測效率低，而且會影響地鐵的正常運營，增加檢測成本和時間。為了解決這些問題，引入HHT技術(shù)對地鐵車輛輪軸磨損進行在線、實時檢測。在地鐵車輛的每個輪對軸箱上安裝加速度傳感器，共安裝4個，用于實時采集輪對在運行過程中的振動信號。在車輛正常運行過程中，傳感器持續(xù)采集振動信號，并將數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理中心。選取一段正常運行狀態(tài)下的振動信號作為基準信號，對其進行HHT分析，通過經(jīng)驗模態(tài)分解（EMD）得到多個固有模態(tài)函數(shù)（IMF），并分析這些IMF分量的頻率和振幅特征，確定正常狀態(tài)下輪對振動的特征模式。隨著車輛運行里程的增加，在一次監(jiān)測中，發(fā)現(xiàn)振動信號出現(xiàn)了異常變化。運用HHT方法對異常信號進行分析，通過EMD分解得到的IMF分量中，某些IMF分量的頻率和振幅與基準信號相比發(fā)生了明顯改變。具體而言，與輪軸轉(zhuǎn)動頻率相關(guān)的IMF分量，其頻率出現(xiàn)了偏移，從正常狀態(tài)下的50Hz左右降低到了45Hz左右，同時振幅增大了約40%。根據(jù)輪軸磨損的理論和經(jīng)驗，這種頻率和振幅的變化表明輪軸可能出現(xiàn)了磨損。進一步分析不同IMF分量的變化趨勢，結(jié)合輪軸的材料特性、結(jié)構(gòu)參數(shù)以及車輛的運行工況，建立基于HHT分析結(jié)果的輪軸磨損評估模型。通過該模型計算得出，該輪軸的磨損程度已達到15%（以輪軸報廢時的磨損量為100%）。基于HHT分析得到的輪軸磨損信息，地鐵運營部門及時安排車輛進行維護，對磨損的輪軸進行修復或更換。避免了因輪軸過度磨損而導致的車輛故障和安全事故，保障了地鐵的安全、穩(wěn)定運行。同時，由于采用HHT技術(shù)實現(xiàn)了輪軸磨損的在線、實時檢測，無需停運車輛進行專門檢測，大大提高了檢測效率，降低了檢測成本和時間，為地鐵車輛的維護管理提供了一種高效、可靠的技術(shù)手段。四、HHT應用中的問題與改進措施4.1EMD端點效應問題及改進4.1.1端點效應產(chǎn)生原因在經(jīng)驗模態(tài)分解（EMD）過程中，端點效應是一個常見且影響分解結(jié)果準確性的關(guān)鍵問題。EMD分解依賴于通過三次樣條插值擬合信號的上下包絡線來確定固有模態(tài)函數(shù)（IMF），而在信號的端點處，由于缺乏足夠的數(shù)據(jù)點用于準確構(gòu)建包絡線，導致邊界條件存在不確定性，這是端點效應產(chǎn)生的主要根源。具體而言，當采用三次樣條插值算法時，需要知道信號兩端點的一階導數(shù)和二階導數(shù)等信息，然而在實際的信號處理中，所分析的信號通常是有限長度的，其兩端點很難確定是否為極值點，這就使得在進行三次樣條插值時，無法從數(shù)據(jù)曲線獲取到端點處所需的準確信息，從而導致信號的上下包絡在信號兩端附近嚴重扭曲。在信號的高頻分量中，由于其時間尺度較小，極值間的距離相對較近，端部的邊緣效應僅局限在信號兩端很小的部分，對整體分解結(jié)果的影響相對較小。但對于低頻分量，其時間尺度較大，極值間的距離較大，端部的邊緣效應會隨著分解過程傳播到信號的內(nèi)部。尤其是當原始信號數(shù)據(jù)集比較短時，端點效應會嚴重影響EMD分解的質(zhì)量，使得分解出來的IMF分量失去實際的物理意義，無法準確反映信號的真實特征。以某橋梁在車輛荷載作用下的振動信號分析為例，若在進行EMD分解時出現(xiàn)端點效應，可能會導致與橋梁結(jié)構(gòu)低頻振動模態(tài)相關(guān)的IMF分量的頻率和幅值出現(xiàn)偏差，進而影響對橋梁結(jié)構(gòu)動力特性的準確判斷，無法及時發(fā)現(xiàn)橋梁結(jié)構(gòu)可能存在的潛在損傷和異常。4.1.2改進方法探討為了抑制EMD端點效應，眾多學者提出了多種改進方法，其中小波神經(jīng)網(wǎng)絡延拓法是一種有效的改進措施。小波神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)合了小波變換良好的時頻局部化特性和神經(jīng)網(wǎng)絡強大的自學習、自適應能力，能夠?qū)π盘柖它c進行合理的延拓，從而減少端點效應的影響。小波神經(jīng)網(wǎng)絡延拓法的基本原理是：首先，利用小波變換將原始信號分解到不同的尺度空間，獲取信號在不同頻率段的特征信息。然后，將這些特征信息作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入，通過訓練神經(jīng)網(wǎng)絡來學習信號的內(nèi)在規(guī)律和趨勢。在端點延拓階段，根據(jù)訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，對信號的端點進行預測和延拓，生成合理的端點數(shù)據(jù)，以補充信號兩端缺失的信息，使得在進行EMD分解時，三次樣條插值能夠更準確地構(gòu)建上下包絡線，從而提高分解結(jié)果的準確性。在某高層建筑的結(jié)構(gòu)振動信號處理中，運用小波神經(jīng)網(wǎng)絡延拓法對原始振動信號進行端點延拓處理。通過將信號分解到不同的小波尺度空間，提取出信號在不同頻率段的特征，如高頻段反映結(jié)構(gòu)局部振動的細節(jié)特征、低頻段反映結(jié)構(gòu)整體振動的趨勢特征等。將這些特征輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡中進行訓練，使神經(jīng)網(wǎng)絡學習到信號的特征與端點數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。基于訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，對信號的端點進行預測和延拓。對比延拓前后EMD分解的結(jié)果，發(fā)現(xiàn)延拓后的分解結(jié)果中，IMF分量的邊界更加平滑，頻率和幅值的波動明顯減小，有效地抑制了端點效應。通過與其他改進方法（如鏡像延拓法、多項式擬合法等）進行對比實驗，結(jié)果表明小波神經(jīng)網(wǎng)絡延拓法在抑制端點效應方面具有更好的效果，能夠更準確地提取結(jié)構(gòu)振動信號的特征，為高層建筑結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)的評估提供更可靠的數(shù)據(jù)支持。4.2噪聲干擾問題及處理4.2.1噪聲對HHT分析的影響在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中，采集到的振動信號不可避免地會受到各種噪聲的干擾，這些噪聲來源廣泛，包括環(huán)境噪聲、傳感器噪聲以及數(shù)據(jù)傳輸過程中的干擾等。噪聲的存在會對HHT分析結(jié)果產(chǎn)生顯著影響，嚴重制約了HHT技術(shù)在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中的應用效果。從經(jīng)驗模態(tài)分解（EMD）的角度來看，噪聲干擾可能導致分解得到的固有模態(tài)函數(shù)（IMF）出現(xiàn)失真現(xiàn)象。由于噪聲的隨機性和不確定性，它會在信號中引入額外的極值點和波動，使得EMD在尋找信號的局部特征時間尺度時產(chǎn)生偏差。在某高層建筑的振動信號采集中，若受到環(huán)境噪聲干擾，原本規(guī)則的振動信號可能會出現(xiàn)不規(guī)則的波動，導致EMD在分解過程中誤將噪聲引起的波動當作信號的固有振蕩模式進行分解，使得分解得到的IMF分量包含了噪聲成分，無法準確反映結(jié)構(gòu)的真實振動特性。IMF的失真會進一步影響后續(xù)的Hilbert變換分析，導致計算得到的瞬時頻率和瞬時幅值出現(xiàn)誤差，無法準確表征結(jié)構(gòu)的動態(tài)響應特征。噪聲還會對從HHT分析結(jié)果中提取的特征參數(shù)的準確性產(chǎn)生負面影響。在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中，通常會根據(jù)HHT分析得到的IMF分量的頻率、幅值、能量等特征參數(shù)來判斷結(jié)構(gòu)的健康狀態(tài)。當信號受到噪聲干擾時，這些特征參數(shù)會發(fā)生波動和偏移，使得基于這些特征參數(shù)的結(jié)構(gòu)健康評估結(jié)果出現(xiàn)偏差。在某橋梁的健康監(jiān)測中，噪聲干擾可能使與橋梁結(jié)構(gòu)損傷相關(guān)的特征頻率發(fā)生漂移，導致無法準確判斷橋梁是否存在損傷以及損傷的程度，從而影響對橋梁結(jié)構(gòu)安全狀態(tài)的準確評估，可能引發(fā)安全隱患。4.2.2降噪方法研究為了降低噪聲對HHT分析的影響，提高HHT技術(shù)在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中的分析精度，需要對采集到的信號進行降噪預處理。濾波是一種常用的降噪方法，它通過設計特定的濾波器，根據(jù)信號和噪聲在頻率上的差異，對信號進行處理，濾除噪聲成分。低通濾波器可以有效地去除信號中的高頻噪聲，高通濾波器則用于去除低頻噪聲，帶通濾波器能夠選擇特定頻率范圍內(nèi)的信號，抑制其他頻率的噪聲。在某工業(yè)廠房的振動信號采集過程中，由于環(huán)境中存在大量的高頻電磁干擾，采用低通濾波器對采集到的信號進行處理，設置截止頻率為100Hz，能夠有效濾除高于100Hz的高頻噪聲，使信號更能準確反映廠房結(jié)構(gòu)的振動特性。小波去噪也是一種有效的降噪手段，它基于小波變換的多分辨率分析特性，能夠在不同尺度上對信號進行分解，從而將信號中的噪聲和有用信號分離出來。小波去噪的基本原理是利用小波變換將原始信號分解為不同尺度的小波系數(shù)，然后根據(jù)噪聲和有用信號在小波系數(shù)上的不同特性，對小波系數(shù)進行閾值處理。對于噪聲對應的小波系數(shù)，由于其幅值較小，通過設置合適的閾值，可以將其置零或進行衰減；而對于有用信號對應的小波系數(shù)，則保留或進行適當?shù)脑鰪姟Ｔ谀乘鹿艿赖恼駝有盘柸ピ胫校捎眯〔ㄈピ敕椒ǎx用db4小波基函數(shù)，通過對小波系數(shù)進行軟閾值處理，有效地去除了信號中的噪聲，提高了信號的信噪比，使得后續(xù)HHT分析能夠更準確地提取管道振動的特征信息，為水下管道的漏損檢測提供更可靠的數(shù)據(jù)支持。將濾波和小波去噪相結(jié)合的方法，能夠進一步提高降噪效果。在某大型橋梁的健康監(jiān)測中，首先采用帶通濾波器對采集到的振動信號進行初步濾波，去除大部分明顯的噪聲干擾，然后再運用小波去噪方法對濾波后的信號進行精細處理，進一步降低噪聲水平。通過這種聯(lián)合降噪方法，使得信號的質(zhì)量得到顯著提升，HHT分析得到的IMF分量更加準確，特征參數(shù)的提取更加可靠，能夠更準確地評估橋梁結(jié)構(gòu)的健康狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患。五、HHT與其他監(jiān)測技術(shù)的融合5.1與傳感器技術(shù)結(jié)合5.1.1傳感器選型與優(yōu)化在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中，傳感器的選型至關(guān)重要，它直接關(guān)系到采集數(shù)據(jù)的質(zhì)量和后續(xù)HHT分析的準確性。加速度傳感器是一種常用的傳感器類型，它能夠測量結(jié)構(gòu)在振動過程中的加速度響應。根據(jù)監(jiān)測結(jié)構(gòu)的特點和要求，可選擇不同靈敏度和頻率響應范圍的加速度傳感器。對于大型橋梁等結(jié)構(gòu)，由于其振動頻率相對較低，可選用低頻響應較好的加速度傳感器，如壓電式加速度傳感器，其具有靈敏度高、動態(tài)范圍大等優(yōu)點，能夠準確捕捉橋梁在車輛荷載、風荷載等作用下的低頻振動信號。而對于一些對高頻振動較為敏感的結(jié)構(gòu)，如機械設備中的高速旋轉(zhuǎn)部件，可采用微型加速度傳感器，這類傳感器具有體積小、重量輕、高頻響應好的特點，能夠快速響應結(jié)構(gòu)的高頻振動變化。應變傳感器主要用于測量結(jié)構(gòu)的應變情況，通過監(jiān)測應變的變化可以了解結(jié)構(gòu)的受力狀態(tài)和變形情況。在建筑結(jié)構(gòu)監(jiān)測中，電阻應變片是一種常見的應變傳感器，它具有測量精度高、穩(wěn)定性好、價格相對較低等優(yōu)點。將電阻應變片粘貼在結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵部位，如梁、柱的表面，當結(jié)構(gòu)受力發(fā)生變形時，應變片的電阻值會發(fā)生相應變化，通過測量電阻值的變化即可得到結(jié)構(gòu)的應變值。對于一些需要長期監(jiān)測且對環(huán)境適應性要求較高的場合，光纖光柵應變傳感器則更為適用，它具有抗電磁干擾、耐腐蝕、可分布式測量等優(yōu)點，能夠在惡劣環(huán)境下穩(wěn)定工作，為結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測提供可靠的數(shù)據(jù)支持。傳感器的布局對監(jiān)測效果有著重要影響，合理的傳感器布局能夠提高監(jiān)測系統(tǒng)的覆蓋率和準確性，減少監(jiān)測盲區(qū)。在進行傳感器布局優(yōu)化時，需要綜合考慮結(jié)構(gòu)的特點、監(jiān)測目的以及HHT分析對數(shù)據(jù)的要求等因素。對于復雜結(jié)構(gòu)，可采用有限元分析方法對結(jié)構(gòu)的振動特性進行模擬分析，確定結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵部位和振動模態(tài)，然后根據(jù)模擬結(jié)果在這些關(guān)鍵部位布置傳感器。在某大型體育場的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中，通過有限元分析發(fā)現(xiàn)，體育場的屋蓋結(jié)構(gòu)在不同工況下的振動模態(tài)較為復雜，在一些節(jié)點和邊緣部位振動響應較為明顯。基于此分析結(jié)果，在這些關(guān)鍵節(jié)點和邊緣部位布置了加速度傳感器和應變傳感器，確保能夠全面準確地采集結(jié)構(gòu)的振動和應變信息，為后續(xù)的HHT分析提供豐富的數(shù)據(jù)。智能優(yōu)化算法也可用于傳感器布局的優(yōu)化。遺傳算法是一種模擬生物進化過程的智能算法，它通過對傳感器布局方案進行編碼、選擇、交叉和變異等操作，不斷迭代優(yōu)化，尋找最優(yōu)的傳感器布局方案。在某高層建筑的傳感器布局優(yōu)化中，利用遺傳算法以監(jiān)測信息的完整性和傳感器數(shù)量最少為優(yōu)化目標，經(jīng)過多次迭代計算，得到了一種既能滿足監(jiān)測要求又能降低成本的傳感器布局方案。與傳統(tǒng)的經(jīng)驗布局方法相比，采用遺傳算法優(yōu)化后的傳感器布局能夠更準確地捕捉結(jié)構(gòu)的振動特征，提高了監(jiān)測系統(tǒng)的性能。5.1.2數(shù)據(jù)采集與傳輸傳感器數(shù)據(jù)采集頻率的選擇需要綜合考慮結(jié)構(gòu)的振動特性、監(jiān)測目的以及數(shù)據(jù)處理能力等因素。如果采集頻率過低，可能會丟失信號中的重要高頻成分，導致無法準確反映結(jié)構(gòu)的真實振動情況；而采集頻率過高，則會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，增加數(shù)據(jù)存儲和處理的負擔。在橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中，對于主要承受低頻荷載（如車輛荷載、風荷載等）的橋梁，通常選擇10-100Hz的采集頻率即可滿足監(jiān)測需求。以某跨江大橋為例，其主要振動頻率在0.1-5Hz之間，為了準確捕捉橋梁在各種工況下的振動響應，選擇了50Hz的采集頻率，能夠有效采集到橋梁的低頻振動信號，同時避免了過高頻率采集帶來的數(shù)據(jù)冗余問題。對于一些振動頻率較高的結(jié)構(gòu)，如機械設備中的齒輪箱、電機等，可能需要選擇1000Hz以上的采集頻率，以獲取結(jié)構(gòu)高頻振動的細節(jié)信息。數(shù)據(jù)采集的精度直接影響到HHT分析結(jié)果的準確性，高精度的傳感器和數(shù)據(jù)采集設備能夠減少測量誤差，提高監(jiān)測數(shù)據(jù)的可靠性。在選擇傳感器時，應優(yōu)先選擇精度高、穩(wěn)定性好的產(chǎn)品。對于加速度傳感器，其測量精度通常以靈敏度的誤差來表示，一般要求靈敏度誤差在±1%以內(nèi)。在某航空發(fā)動機的振動監(jiān)測中，采用了高精度的加速度傳感器，其靈敏度誤差控制在±0.5%以內(nèi)，能夠準確測量發(fā)動機在高速旋轉(zhuǎn)過程中的微小振動變化，為發(fā)動機的故障診斷提供了可靠的數(shù)據(jù)支持。數(shù)據(jù)采集設備的模數(shù)轉(zhuǎn)換精度也對采集精度有重要影響，一般來說，模數(shù)轉(zhuǎn)換精度越高，采集到的數(shù)據(jù)越接近真實值。常見的數(shù)據(jù)采集設備模數(shù)轉(zhuǎn)換精度為16位或24位，對于對數(shù)據(jù)精度要求較高的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測場合，可選擇24位模數(shù)轉(zhuǎn)換精度的數(shù)據(jù)采集設備。在數(shù)據(jù)傳輸方面，隨著無線通信技術(shù)的發(fā)展，無線傳輸方式在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中得到了廣泛應用。藍牙技術(shù)具有低功耗、短距離傳輸?shù)奶攸c，適用于傳感器節(jié)點與附近的數(shù)據(jù)匯聚節(jié)點之間的短距離數(shù)據(jù)傳輸。在某智能家居系統(tǒng)中，用于監(jiān)測家具結(jié)構(gòu)振動的傳感器通過藍牙將采集到的數(shù)據(jù)傳輸?shù)礁浇闹悄芫W(wǎng)關(guān)，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的初步匯聚和傳輸。Wi-Fi技術(shù)則具有傳輸速度快、覆蓋范圍廣的優(yōu)點，可用于將數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)匯聚節(jié)點傳輸?shù)竭h程的數(shù)據(jù)處理中心。在某大型商業(yè)建筑的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中，通過在建筑內(nèi)部署Wi-Fi網(wǎng)絡，將分布在各個樓層的傳感器節(jié)點采集的數(shù)據(jù)快速傳輸?shù)轿挥诒O(jiān)控中心的數(shù)據(jù)處理服務器，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的實時傳輸和遠程監(jiān)控。對于一些需要長距離、高可靠性傳輸?shù)膱龊希?G、5G等移動通信技術(shù)則發(fā)揮了重要作用。在某偏遠地區(qū)的橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中，利用4G網(wǎng)絡將傳感器采集的數(shù)據(jù)實時傳輸?shù)匠鞘械臄?shù)據(jù)中心，實現(xiàn)了對橋梁結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)的遠程實時監(jiān)測。同時，為了保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃裕€可采用數(shù)據(jù)校驗、重傳等技術(shù)，確保數(shù)據(jù)在傳輸過程中不丟失、不損壞。五、HHT與其他監(jiān)測技術(shù)的融合5.2與智能算法結(jié)合5.2.1機器學習算法輔助診斷將機器學習算法與HHT相結(jié)合，能夠顯著提升結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)的分類和預測能力，為結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測提供更準確、智能的診斷結(jié)果。支持向量機（SVM）是一種常用的機器學習算法，它基于統(tǒng)計學習理論，通過尋找一個最優(yōu)分類超平面，將不同類別的數(shù)據(jù)樣本進行有效區(qū)分。在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中，首先利用HHT對采集到的結(jié)構(gòu)振動信號進行分析，提取信號的固有模態(tài)函數(shù)（IMF）分量，并從這些IMF分量中提取出多種特征參數(shù)，如頻率、振幅、能量等。將這些特征參數(shù)作為SVM的輸入特征向量，通過對大量已知健康狀態(tài)的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進行訓練，建立起基于HHT特征的SVM分類模型。在某高層建筑結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中，通過在建筑關(guān)鍵部位布置的加速度傳感器采集振動信號，運用HHT分析得到多個IMF分量。從這些IMF分量中提取出10個特征參數(shù)，包括各IMF分量的平均頻率、最大振幅、能量占比等。利用這些特征參數(shù)對SVM進行訓練，訓練數(shù)據(jù)包括正常狀態(tài)、輕微損傷狀態(tài)和嚴重損傷狀態(tài)下的結(jié)構(gòu)振動數(shù)據(jù)，每種狀態(tài)的數(shù)據(jù)樣本各100個。經(jīng)過訓練后，得到的SVM分類模型能夠準確地對新采集到的結(jié)構(gòu)振動信號進行健康狀態(tài)分類。在對一組包含50個樣本的測試數(shù)據(jù)進行驗證時，分類準確率達到了90%以上，能夠有效地判斷出高層建筑結(jié)構(gòu)是否存在損傷以及損傷的程度，為建筑的維護和管理提供了重要依據(jù)。神經(jīng)網(wǎng)絡也是一種強大的機器學習算法，它具有高度的非線性映射能力和自學習能力，能夠自動從大量數(shù)據(jù)中學習特征和模式。在結(jié)合HHT進行結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測時，可采用多層感知器（MLP）神經(jīng)網(wǎng)絡。首先將HHT分析得到的信號特征參數(shù)進行歸一化處理，使其具有統(tǒng)一的尺度和范圍，以提高神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練效果。然后將歸一化后的特征參數(shù)輸入到MLP神經(jīng)網(wǎng)絡中，網(wǎng)絡通過不斷調(diào)整權(quán)重和閾值，學習結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)與特征參數(shù)之間的映射關(guān)系。在某大型橋梁的健康監(jiān)測中，通過HHT分析橋梁振動信號，提取出15個特征參數(shù)，包括不同IMF分量的瞬時頻率變化率、能量熵等。將這些特征參數(shù)作為輸入，構(gòu)建一個包含輸入層、兩個隱藏層和輸出層的MLP神經(jīng)網(wǎng)絡。輸入層節(jié)點數(shù)為15，對應15個特征參數(shù)；隱藏層節(jié)點數(shù)分別設置為30和20，通過非線性激活函數(shù)（如ReLU函數(shù)）對輸入進行變換和特征提取；輸出層節(jié)點數(shù)為3，分別代表橋梁結(jié)構(gòu)的正常狀態(tài)、輕微損傷狀態(tài)和嚴重損傷狀態(tài)。利用大量歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，經(jīng)過多次迭代訓練后，神經(jīng)網(wǎng)絡能夠準確地根據(jù)輸入的特征參數(shù)預測橋梁的健康狀態(tài)。在實際應用中，當采集到新的橋梁振動信號并經(jīng)過HHT分析提取特征后，輸入到訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡中，能夠快速準確地預測出橋梁當前的健康狀態(tài)，為橋梁的安全運營提供了可靠的技術(shù)支持。5.2.2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠從海量的監(jiān)測數(shù)據(jù)中挖掘出潛在的信息和模式，為結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測決策提供有力支持。在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要應用于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、聚類分析等方面。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘旨在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中不同屬性之間的潛在關(guān)聯(lián)關(guān)系。通過分析結(jié)構(gòu)振動信號數(shù)據(jù)、環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)（如溫度、濕度、風速等）以及結(jié)構(gòu)的荷載數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)，運用Apriori算法等經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，可以找出這些數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則。在某大型工業(yè)廠房的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中，通過對長期監(jiān)測數(shù)據(jù)的分析，利用Apriori算法發(fā)現(xiàn)當環(huán)境溫度超過35℃且風速大于10m/s時，廠房結(jié)構(gòu)的振動響應會明顯增大，且與結(jié)構(gòu)某些關(guān)鍵部位的應力變化存在密切關(guān)聯(lián)。基于這些關(guān)聯(lián)規(guī)則，當監(jiān)測系統(tǒng)檢測到環(huán)境溫度和風速達到上述條件時，能夠及時發(fā)出預警，提醒工作人員關(guān)注廠房結(jié)構(gòu)的安全狀況，采取相應的防護措施，如加強通風散熱、減少荷載等，以避免結(jié)構(gòu)因環(huán)境因素和荷載的綜合作用而出現(xiàn)損傷。聚類分析則是將數(shù)據(jù)集中相似的數(shù)據(jù)對象歸為一類，通過對結(jié)構(gòu)監(jiān)測數(shù)據(jù)的聚類分析，可以發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)在不同工況下的運行模式和狀態(tài)變化規(guī)律。采用K-Means聚類算法對某橋梁在不同時間段的振動信號數(shù)據(jù)進行聚類分析。首先根據(jù)經(jīng)驗或通過多次試驗確定聚類的類別數(shù)K，將橋梁振動信號的特征參數(shù)（如頻率、振幅、相位等）作為聚類分析的輸入數(shù)據(jù)。K-Means算法通過不斷迭代，將數(shù)據(jù)劃分為K個簇，使得同一簇內(nèi)的數(shù)據(jù)對象相似度較高，不同簇之間的數(shù)據(jù)對象相似度較低。在分析過程中，發(fā)現(xiàn)橋梁的振動數(shù)據(jù)可以分為正常運行模式、重載車輛通行模式、大風天氣模式等幾個主要的聚類簇。通過對每個聚類簇的特征進行深入分析，建立起不同運行模式下橋梁結(jié)構(gòu)的振動特征模型。在后續(xù)的監(jiān)測過程中，當采集到新的振動信號數(shù)據(jù)時，將其與已建立的聚類模型進行匹配，即可判斷橋梁當前所處的運行模式，進而根據(jù)不同模式下的結(jié)構(gòu)響應特點，評估橋梁的健康狀態(tài)。如果發(fā)現(xiàn)當前數(shù)據(jù)與正常運行模式下的數(shù)據(jù)差異較大，且偏離了正常的聚類范圍，則可能意味著橋梁結(jié)構(gòu)出現(xiàn)了異常情況，需要進一步進行詳細的檢查和分析，及時發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患。六、HHT在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中的發(fā)展趨勢6.1實時監(jiān)測與預警系統(tǒng)發(fā)展隨著結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測需求的不斷增長，實現(xiàn)結(jié)構(gòu)的實時監(jiān)測與早期預警成為HHT技術(shù)應用的重要發(fā)展方向。基于云計算和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)構(gòu)建實時監(jiān)測平臺，能夠有效整合海量監(jiān)測數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)處理和分析效率，及時發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)潛在的安全隱患，為結(jié)構(gòu)的安全運行提供有力保障。云計算具有強大的計算能力和存儲能力，能夠?qū)崿F(xiàn)對大量結(jié)構(gòu)監(jiān)測數(shù)據(jù)的快速處理和高效存儲。在基于云計算的實時監(jiān)測平臺中，傳感器采集到的結(jié)構(gòu)振動信號等監(jiān)測數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡實時傳輸?shù)皆贫朔掌鳌Ｔ贫朔掌骼迷朴嬎愕姆植际接嬎愫筒⑿刑幚砟芰Γ瑢?shù)據(jù)進行快速的HHT分析，包括經(jīng)驗模態(tài)分解（EMD）和Hilbert變換等操作，提取信號的特征參數(shù)，如瞬時頻率、瞬時幅值、能量分布等。與傳統(tǒng)的本地數(shù)據(jù)處理方式相比，云計算能夠顯著縮短數(shù)據(jù)處理時間，實現(xiàn)對結(jié)構(gòu)狀態(tài)的實時監(jiān)測。在某大型水利樞紐工程的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中，通過云計算平臺對分布在大壩、水閘等關(guān)鍵部位的傳感器采集的振動信號進行實時分析，能夠快速得到結(jié)構(gòu)的振動特性變化情況，及時發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)在水位變化、水流沖擊等作用下的異常響應，為水利樞紐的安全運行提供了及時的決策支持。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展使得結(jié)構(gòu)監(jiān)測設備能夠?qū)崿F(xiàn)互聯(lián)互通，為實時監(jiān)測平臺的構(gòu)建提供了基礎。在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中，各種類型的傳感器，如加速度傳感器、應變傳感器、位移傳感器等，通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)組成一個龐大的監(jiān)測網(wǎng)絡。這些傳感器實時采集結(jié)構(gòu)的各種物理量數(shù)據(jù)，并通過無線通信技術(shù)將數(shù)據(jù)傳輸?shù)轿锫?lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)，再由網(wǎng)關(guān)將數(shù)據(jù)上傳至云端服務器。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不僅實現(xiàn)了監(jiān)測數(shù)據(jù)的實時傳輸，還能夠?qū)鞲衅鬟M行遠程控制和管理，提高了監(jiān)測系統(tǒng)的靈活性和可靠性。在某智能建筑的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中，通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，管理人員可以遠程對分布在建筑各個角落的傳感器進行校準、參數(shù)調(diào)整等操作，確保傳感器始終處于最佳工作狀態(tài)，保證監(jiān)測數(shù)據(jù)的準確性。為了實現(xiàn)對結(jié)構(gòu)安全隱患的早期預警，需要建立基于HHT分析結(jié)果的智能預警模型。該模型結(jié)合結(jié)構(gòu)動力學理論、材料力學知識以及大量的歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)，利用機器學習算法進行訓練。以某大型橋梁的健康監(jiān)測為例，通過對橋梁在不同工況下的振動信號進行HHT分析，提取出與橋梁結(jié)構(gòu)損傷相關(guān)的特征參數(shù)，如頻率變化率、能量比等。將這些特征參數(shù)作為機器學習模型的輸入，結(jié)合橋梁的實際健康狀態(tài)（正常、輕微損傷、嚴重損傷等）作為標簽，對模型進行訓練。訓練好的模型能夠根據(jù)實時監(jiān)測數(shù)據(jù)預測橋梁的健康狀態(tài)，當預測結(jié)果表明結(jié)構(gòu)可能存在安全隱患時，系統(tǒng)立即發(fā)出預警信號。預警信號可以通過短信、郵件、聲光報警等多種方式發(fā)送給相關(guān)管理人員，以便及時采取措施進行處理，避免結(jié)構(gòu)安全事故的發(fā)生。6.2多物理場監(jiān)測融合在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中，單一的振動信號分析雖能提供一定的結(jié)構(gòu)狀態(tài)信息，但為實現(xiàn)更全面、準確的結(jié)構(gòu)健康評估，融合溫度、濕度、應力等多物理場監(jiān)測數(shù)據(jù)已成為重要發(fā)展方向。HHT技術(shù)憑借其強大的信號處理能力，在多物理場監(jiān)測融合中展現(xiàn)出獨特的應用潛力。溫度對結(jié)構(gòu)材料的性能有著顯著影響。在高溫環(huán)境下，金屬材料的彈性模量會降低，導致結(jié)構(gòu)的剛度下降，進而影響結(jié)構(gòu)的振動特性。在某大型鋼結(jié)構(gòu)橋梁的監(jiān)測中，夏季高溫時段，橋梁鋼材溫度升高，通過HHT分析橋梁振動信號，發(fā)現(xiàn)其固有頻率有所降低，與理論上溫度升高導致結(jié)構(gòu)剛度下降的規(guī)律相符。同時，溫度變化還可能引發(fā)結(jié)構(gòu)的熱應力，當結(jié)構(gòu)不同部位的溫度分布不均勻時，熱應力會使結(jié)構(gòu)產(chǎn)生額外的變形和應力集中，增加結(jié)構(gòu)的損傷風險。在某混凝土建筑結(jié)構(gòu)中，由于日照導致建筑表面溫度分布不均，通過應變傳感器監(jiān)測到結(jié)構(gòu)內(nèi)部產(chǎn)生了明顯的熱應力，利用HHT對熱應力信號進行分析，能夠準確捕捉到熱應力的變化趨勢和特征，為評估結(jié)構(gòu)的潛在損傷提供了重要依據(jù)。濕度也是影響結(jié)構(gòu)健康的關(guān)鍵因素之一。對于混凝土結(jié)構(gòu)而言，濕度的變化會導致混凝土的收縮和膨脹。當濕度降低時，混凝土會收縮，可能引發(fā)內(nèi)部微裂縫的產(chǎn)生和擴展，降低結(jié)構(gòu)的耐久性。在某混凝土大壩的監(jiān)測中，通過濕度傳感器實時監(jiān)測壩體內(nèi)部的濕度變化，結(jié)合HHT對振動信號的分析，發(fā)現(xiàn)當濕度低于一定閾值時，大壩振動信號的某些固有模態(tài)函數(shù)（IMF）分量的頻率和幅值出現(xiàn)異常變化，進一步分析表明這與混凝土收縮導致的結(jié)構(gòu)剛度變化以及微裂縫的發(fā)展有關(guān)。對于木質(zhì)結(jié)構(gòu)，濕度的增加會使木材的強度降低，容易引發(fā)腐朽和蟲蛀等問題。在某古建筑木結(jié)構(gòu)的監(jiān)測中，通過監(jiān)測濕度和利用HHT分析振動信號，能夠及時發(fā)現(xiàn)由于濕度變化導致的結(jié)構(gòu)性能劣化跡象，為古建筑的保護和維護提供科學依據(jù)。應力是反映結(jié)構(gòu)受力狀態(tài)的重要物理量，與結(jié)構(gòu)的健康狀態(tài)密切相關(guān)。在實際工程中，結(jié)構(gòu)往往承受著復雜的荷載，如靜荷載、動荷載、疲勞荷載等，這些荷載會使結(jié)構(gòu)產(chǎn)生不同程度的應力。在某高層建筑的監(jiān)測中，通過布置在關(guān)鍵部位的應力傳感器監(jiān)測結(jié)構(gòu)在風荷載和地震作用下的應力變化，利用HHT對振動信號和應力信號進行融合分析。結(jié)果表明，當結(jié)構(gòu)受到強風或地震作用時，振動信號的頻率和幅值變化與應力信號的變化存在明顯的相關(guān)性。通過建立基于HHT分析結(jié)果的結(jié)構(gòu)應力-振動耦合模型，能夠更準確地評估結(jié)構(gòu)在復雜荷載作用下的力學響應和健康狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)潛在的結(jié)構(gòu)損傷隱患。實現(xiàn)多物理場監(jiān)測數(shù)據(jù)與HHT技術(shù)的有效融合，需要解決數(shù)據(jù)同步、特征提取和融合算法等關(guān)鍵問題。在數(shù)據(jù)同步方面，通過采用高精度的時鐘同步技術(shù)和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，確保不同物理場傳感器采集的數(shù)據(jù)在時間上具有一致性。在特征提取方面，針對溫度、濕度、應力等不同物理場信號的特點，結(jié)合HHT技術(shù)，分別提取其敏感特征參數(shù)。對于溫度信號，可提取溫度變化率、溫度梯度等特征；對于濕度信號，可提取濕度變化趨勢、濕度極值等特征；對于應力信號，可提取應力幅值、應力變化頻率等特征。在融合算法方面，可采用數(shù)據(jù)層融合、特征層融合或決策層融合等方式。數(shù)據(jù)層融合是直接將不同物理場的原始數(shù)據(jù)進行融合處理，然后再進行HHT分析；特征層融合是先分別對不同物理場信號進行特征提取，然后將提取的特征進行融合，再進行后續(xù)分析；決策層融合是根據(jù)不同物理場信號的分析結(jié)果，通過一定的決策規(guī)則進行融合，得出最終的結(jié)構(gòu)健康評估結(jié)論。在某大型工業(yè)廠房的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中，采用特征層融合方式，將溫度、濕度、應力和振動信號的特征進行融合，利用支持向量機（SVM）算法進行分類和評估，取得了良好的效果，能夠更準確地判斷廠房結(jié)構(gòu)的健康狀態(tài)，為廠房的安全運行提供了有力保障。6.3理論與應用拓展隨著結(jié)構(gòu)工程的不斷發(fā)展，結(jié)構(gòu)的形式和服役環(huán)境日益復雜，對結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測技術(shù)提出了更高的要求。HHT理論在復雜結(jié)構(gòu)和極端環(huán)境下的應用拓展研究具有重要的現(xiàn)實意義，有望為結(jié)構(gòu)安全提供更全面、可靠的保障。對于復雜結(jié)構(gòu)，如大型空間結(jié)構(gòu)、超高層混合結(jié)構(gòu)等，其力學行為復雜，振動響應往往包含多個耦合的振動模態(tài)和非線性成分。傳統(tǒng)的信號分析方法難以準確處理這些復雜信號，而HHT理論的自適應分解特性使其在復雜結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中具有獨特優(yōu)勢。在大型空間網(wǎng)架結(jié)構(gòu)的健康監(jiān)測中，由于結(jié)構(gòu)節(jié)點眾多、受力復雜，在風荷載和溫度變化等作用下，結(jié)構(gòu)的振動響應呈現(xiàn)出復雜的非線性特征。利用HHT技術(shù)對結(jié)構(gòu)關(guān)鍵節(jié)點的振動信號進行分析，通過經(jīng)驗模態(tài)分解（EMD）能夠?qū)碗s的振動信號分解為多個固有模態(tài)函數(shù)（IMF），清晰地分離出不同振動模態(tài)的成分。對這些IMF分量進行Hilbert變換，獲取其瞬時頻率和瞬時幅值信息，進而分析結(jié)構(gòu)在不同工況下的振動特性和受力狀態(tài)。通過與結(jié)構(gòu)有限元模型的對比分析，能夠更準確地評估結(jié)構(gòu)的健康狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)潛在的結(jié)構(gòu)損傷隱患。在極端環(huán)境下，如高溫、高濕、強震、海洋腐蝕等惡劣條件，結(jié)構(gòu)的性能會受到嚴重影響，監(jiān)測信號也會受到各種干擾，增加了結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測的難度。HHT理論在處理非平穩(wěn)、含噪信號方面的優(yōu)勢，為極端環(huán)境下的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測提供了可能。在海洋平臺結(jié)構(gòu)的健康監(jiān)測中，平臺長期處于海水腐蝕和海浪沖擊等惡劣環(huán)境，其結(jié)構(gòu)振動信號會受到海水噪聲、海風干擾等多種因素的影響。利用HHT技術(shù)對振動信號進行處理，首先通過合適的降噪方法（如小波去噪與濾波相結(jié)合）去除噪聲干擾，提高信號的信噪比。然后運用HHT分析，能夠從復雜的信號中提取出結(jié)構(gòu)的真實振動特征，準確判斷結(jié)構(gòu)在惡劣環(huán)境下的損傷情況。通過對不同工況下的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行分析，建立基于HHT特征的結(jié)構(gòu)損傷評估模型，實現(xiàn)對海洋平臺結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)的實時監(jiān)測和評估，為海洋平臺的安全運營提供有力支持。HHT理論與新興技術(shù)的交叉融合是未來的重要研究方向。與人工智能技術(shù)的融合，將進一步提升HHT在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中的智能化水平。結(jié)合深度學習算法，利用大量的結(jié)構(gòu)監(jiān)測數(shù)據(jù)對HHT分析結(jié)果進行學習和訓練，構(gòu)建智能化的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測模型。在某大型橋梁的健康監(jiān)測中，通過將HHT分析得到的振動信號特征參數(shù)輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）中進行訓練，CNN能夠自動學習結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)與特征參數(shù)之間的復雜映射關(guān)系，實現(xiàn)對橋梁結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)的自動診斷和預測。與