海上風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)工作模態(tài)識(shí)別的組合降噪方法

董霄峰，練繼建，楊 敏，王海軍

(天津大學(xué)水利工程仿真與安全國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，天津 300072)

海上風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)工作模態(tài)識(shí)別的組合降噪方法

董霄峰，練繼建，楊 敏，王海軍

(天津大學(xué)水利工程仿真與安全國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，天津 300072)

海上風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)現(xiàn)場(chǎng)原型觀測(cè)所獲取的振動(dòng)加速度信號(hào)中，往往混有大量的電磁工頻、機(jī)組轉(zhuǎn)頻及環(huán)境噪聲等成分，這些干擾信號(hào)處理不當(dāng)易導(dǎo)致模態(tài)識(shí)別失真與產(chǎn)生虛假模態(tài)等問(wèn)題．針對(duì)這一問(wèn)題提出了基于自適應(yīng)濾波與集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)法的組合降噪方法．通過(guò)對(duì)測(cè)試信號(hào)采取濾波、分解、降噪及重組等過(guò)程可以更有效地降低各種噪聲干擾，以完整地保留結(jié)構(gòu)自身的振動(dòng)信息；再利用隨機(jī)減量法(RDT)和特征系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)法(ERA)完成模態(tài)信息的初步識(shí)別，并結(jié)合振型分析等手段剔除虛假模態(tài)，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確提取海上風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)工作模態(tài)參數(shù)的目的．該方法相比傳統(tǒng)的降噪方法在噪聲統(tǒng)計(jì)特征不足情況下具有更好的降噪精度和降噪效率，對(duì)基于實(shí)測(cè)信號(hào)獲取風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)工作模態(tài)信息有很好的工程應(yīng)用價(jià)值．

海上風(fēng)電；模態(tài)識(shí)別；自適應(yīng)濾波；集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解；振型分析

結(jié)構(gòu)工作模態(tài)參數(shù)既是體現(xiàn)結(jié)構(gòu)運(yùn)行狀態(tài)下振動(dòng)動(dòng)力特性的重要指標(biāo)，也是對(duì)結(jié)構(gòu)運(yùn)行安全性檢測(cè)和評(píng)估的必要前提．近年來(lái)通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)采集環(huán)境荷載激勵(lì)下的結(jié)構(gòu)響應(yīng)來(lái)識(shí)別結(jié)構(gòu)工作模態(tài)成為學(xué)者們研究的重點(diǎn)．文獻(xiàn)[1-5]中就分別對(duì)海洋平臺(tái)、泄流狀態(tài)下的高拱壩、橋梁以及陸上風(fēng)機(jī)等結(jié)構(gòu)的模態(tài)參數(shù)進(jìn)行了識(shí)別，均取得了顯著成果．

海上風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)由于同時(shí)受到風(fēng)、浪、流甚至更復(fù)雜環(huán)境激勵(lì)的聯(lián)合作用，其在運(yùn)行過(guò)程中可能產(chǎn)生不健康甚至危害風(fēng)機(jī)正常工作的振動(dòng)，因此在運(yùn)行階段對(duì)風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)進(jìn)行實(shí)時(shí)的安全監(jiān)測(cè)與狀態(tài)評(píng)估具有重要意義．由于發(fā)電機(jī)組與支撐結(jié)構(gòu)緊密相連，因此在運(yùn)行狀態(tài)下海上風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)的響應(yīng)具有其獨(dú)特的特點(diǎn)，一方面外部環(huán)境激勵(lì)下結(jié)構(gòu)會(huì)產(chǎn)生振動(dòng)，另一方面還受到機(jī)組運(yùn)行荷載與電磁荷載的影響，同時(shí)信號(hào)中還摻雜環(huán)境噪聲的干擾．本文對(duì)江蘇啟東海域已建某海上風(fēng)電試驗(yàn)樣機(jī)進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)原型觀測(cè)試驗(yàn)，獲得了結(jié)構(gòu)在不同運(yùn)行工況條件下的動(dòng)力響應(yīng)信號(hào)，針對(duì)加速度信號(hào)中電磁工頻、機(jī)組轉(zhuǎn)頻與環(huán)境噪聲等成分聯(lián)合干擾易導(dǎo)致模態(tài)識(shí)別失真與產(chǎn)生虛假模態(tài)等問(wèn)題，提出基于自適應(yīng)濾波與集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(ensemble empirical mode decomposition，EEMD)法的組合濾波降噪思路．該方法可以更加有效地降低各種噪聲的干擾以完整保留響應(yīng)信號(hào)中體現(xiàn)結(jié)構(gòu)自身振動(dòng)的信息，再結(jié)合隨機(jī)減量法(random decrement technique，RDT)和特征系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)法(eigensystem realization algorithm，ERA)對(duì)重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行模態(tài)識(shí)別，最后利用振型分析等方法剔除機(jī)組轉(zhuǎn)頻等干擾引起的虛假模態(tài)，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確提取結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)的目的．本降噪方法相比傳統(tǒng)方法在噪聲統(tǒng)計(jì)特征不足情況下有更好的降噪精度和降噪效率，對(duì)基于實(shí)測(cè)信號(hào)獲取風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)工作模態(tài)信息也具有良好的工程應(yīng)用價(jià)值.

1 工程概況

所測(cè)試的海上風(fēng)電試驗(yàn)樣機(jī)位于江蘇啟東海域，基礎(chǔ)采用天津大學(xué)自主研發(fā)的復(fù)合式筒型基礎(chǔ)形式[6-7]，機(jī)組為永磁直驅(qū)型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組，額定功率2.5,MW，額定轉(zhuǎn)速 18,r/min．測(cè)試風(fēng)機(jī)葉輪直徑93.4,m，輪轂高度 80,m，塔筒分 3段安裝，每一段塔筒的下部均設(shè)有工作平臺(tái)．

根據(jù)實(shí)際測(cè)試環(huán)境，本次測(cè)試沿塔筒方向布置測(cè)點(diǎn)，測(cè)點(diǎn)數(shù)量 5個(gè)，具體布置見(jiàn)圖 1．傳感器選擇LC0,461型低頻壓電式加速度傳感器，頻響范圍可以達(dá)到 0.1～1,000,Hz，均為 3向測(cè)振(x、z向?yàn)樗椒较颍瑈向?yàn)樨Q直方向)，滿(mǎn)足采集結(jié)構(gòu)低頻多向振動(dòng)信號(hào)的試驗(yàn)?zāi)康模敬螠y(cè)試獲取的信號(hào)為風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)下受外界環(huán)境荷載激勵(lì)產(chǎn)生的振動(dòng)響應(yīng)，為避免風(fēng)機(jī)較高轉(zhuǎn)速工況下強(qiáng)諧波激勵(lì)影響造成的模態(tài)識(shí)別失真，本文僅選取若干低轉(zhuǎn)速工況下結(jié)構(gòu)x向振動(dòng)響應(yīng)作為研究對(duì)象，該運(yùn)行狀態(tài)下風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)振動(dòng)具有明顯的低頻特性．測(cè)試采樣頻率為200,Hz，每組工況穩(wěn)定測(cè)試時(shí)長(zhǎng)60,s，現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試典型工況參數(shù)及響應(yīng)主頻率見(jiàn)表1．

圖1 現(xiàn)場(chǎng)測(cè)點(diǎn)布置Fig.1 Layout of field testing

表1 現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試典型工況信息Tab.1 Information of typical conditions in field testing

2 降噪理論與應(yīng)用實(shí)例

2.1 降噪理論

假定一條由不同頻率成分組成的染噪信號(hào) ()xt，各頻分對(duì)應(yīng)信號(hào)均為零均值平穩(wěn)過(guò)程，其表達(dá)式可以寫(xiě)為各單一頻率信號(hào)與噪聲的累加之和，即

式中：n為信號(hào)中所有頻率的個(gè)數(shù)；if為各單一頻分信號(hào)對(duì)應(yīng)的頻率；iφ為每個(gè)頻分對(duì)應(yīng)的相位角；為各頻分信號(hào)中含有的噪聲信號(hào)．

EEMD方法具有較好的抵抗信號(hào)分解時(shí)各階信號(hào)分量中產(chǎn)生的模態(tài)混疊現(xiàn)象[8]，因此可利用 EEMD法對(duì)原始信號(hào) ()xt進(jìn)行分解．當(dāng)信號(hào)中添加的白噪聲尺度合理(通常加入噪聲標(biāo)準(zhǔn)差為原始信號(hào)標(biāo)準(zhǔn)差的0.2倍[9])，且經(jīng)過(guò)足夠多次的集成平均后，理論上可以獲得m(m ≤ n)個(gè)單一周期或頻分清晰的染噪信號(hào) xi(t)，每個(gè) xi(t)即為原始信號(hào)的一階分解分量

均方誤差輸出的均方值為

按照以上降噪思路處理，可以得到m個(gè)濾波降噪后不同頻分特征的信號(hào)分量，將各階分量重構(gòu)后即可以得到最終的濾波降噪信號(hào)

2.2 應(yīng)用實(shí)例

為了驗(yàn)證本文組合降噪方法的適用性和優(yōu)越性，本節(jié)分別對(duì)一條由多頻分組成的染噪信號(hào)與一條實(shí)測(cè)信號(hào)進(jìn)行降噪處理．構(gòu)造染噪信號(hào)頻率成分包括0.5、1.5、2.5、10.0和45.0,Hz，信噪比設(shè)為10.0，信號(hào)采樣頻率 100,Hz，采樣時(shí)間 5,s．實(shí)測(cè)信號(hào)選擇典型工況1中 1#測(cè)點(diǎn)x向振動(dòng)信號(hào)為研究對(duì)象，分別采用“EMD＋小波”方法[12]、小波閾值方法和本文方法對(duì)上述兩種信號(hào)進(jìn)行降噪處理，得出降噪后信號(hào)的信噪比與降噪前后信號(hào)間的互相關(guān)系數(shù)，見(jiàn)表2.

表2 各方法降噪后的信噪比與互相關(guān)系數(shù)Tab.2 Signal-noise ratio and cross correlation function of the de-noising signals by various methods

由表2可以看出，經(jīng)過(guò)本文方法處理后獲得的信號(hào)信噪比與互相關(guān)系數(shù)結(jié)果更優(yōu)，說(shuō)明本文提出的降噪方法相比于其他方法能夠在保證信號(hào)最大程度完整性的前提下，達(dá)到最佳降噪效果．其主要原因是經(jīng)EEMD分解后的信號(hào)分量極大地改善了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解中的模態(tài)混疊現(xiàn)象，使得分解的低頻分量主要為單一周期性的窄帶信號(hào)，再對(duì)信號(hào)降噪時(shí)能更加有效地發(fā)揮自適應(yīng)噪聲抵消器的作用．該方法不僅避免了小波降噪時(shí)閾值選取不當(dāng)造成有用信號(hào)損失及經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解降噪方法的盲目性，而且提高了噪聲統(tǒng)計(jì)特征不足情況下信號(hào)的降噪效率，同時(shí)以原始信號(hào)作為降噪?yún)⒖际沟眯盘?hào)降噪的精度和準(zhǔn)確性得以保證．

3 海上風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)工作模態(tài)識(shí)別流程

在進(jìn)行模態(tài)識(shí)別之前，需假定風(fēng)機(jī)葉輪轉(zhuǎn)頻及其倍頻諧波頻率在識(shí)別過(guò)程中引起的虛假模態(tài)為諧波模態(tài)，在模態(tài)識(shí)別過(guò)程中與結(jié)構(gòu)真實(shí)模態(tài)能夠同時(shí)提取[13]．根據(jù)實(shí)測(cè)海上風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)振動(dòng)加速度響應(yīng)的特點(diǎn)，依據(jù)自適應(yīng)濾波、EEMD、模態(tài)參數(shù)識(shí)別等理論，本文確定實(shí)測(cè)信號(hào)組合濾波降噪及結(jié)構(gòu)工作模態(tài)參數(shù)識(shí)別方法的流程如下．

(1) 對(duì)于實(shí)測(cè)的加速度動(dòng)力響應(yīng)信號(hào)，先通過(guò)自適應(yīng)濾波中的陷波器理論去除 50,Hz電磁工頻及其100,Hz倍頻干擾信號(hào)．

(2) 對(duì)過(guò)濾信號(hào)進(jìn)行 EEMD分解，由于其具有較好的抵抗臨近頻域內(nèi)模態(tài)混疊的能力，使得每個(gè)低頻分量都是僅包含單一頻分或頻分清晰的染噪信號(hào)．

(3) 依據(jù)自適應(yīng)噪聲抵消器理論，對(duì)信號(hào)每階分量延遲并進(jìn)行降噪處理，同時(shí)去除原始響應(yīng)信號(hào)在分解時(shí)產(chǎn)生的明顯高頻噪聲分量和殘量，將降噪后的各分量重組為新的信號(hào)．

(4) 選取適宜長(zhǎng)度的信號(hào)時(shí)程，利用 RDT法可獲得濾波降噪后響應(yīng)的衰減信號(hào)，通過(guò)奇異熵增量對(duì)系統(tǒng)階次定階，構(gòu)造相應(yīng) Hankel矩陣再結(jié)合抗噪能力較強(qiáng)的ERA方法實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)的初步識(shí)別．

(5) 將 5個(gè)測(cè)點(diǎn)同方向信號(hào)識(shí)別得到的振型系數(shù)組成結(jié)構(gòu)各階模態(tài)振型，通過(guò)判斷分析結(jié)構(gòu)各階識(shí)別振型并結(jié)合數(shù)值模擬結(jié)果與 MAC準(zhǔn)則來(lái)剔除機(jī)組轉(zhuǎn)頻和殘余噪聲引起的虛假模態(tài)，精確獲取海上風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)運(yùn)行狀態(tài)下的模態(tài)參數(shù)．

本文信號(hào)濾波降噪與風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)工作模態(tài)參數(shù)識(shí)別流程如圖2所示．

圖2 海上風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)工作模態(tài)參數(shù)識(shí)別流程Fig.2 Procedure on the operational modal identification of the offshore wind turbine structure

4 海上風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)識(shí)別

以表 1中的典型工況1為例，圖 3為該工況下4#測(cè)點(diǎn)x向?yàn)V波信號(hào)經(jīng)EEMD分解后的各階低頻信號(hào)分量的功率譜密度，可以看出信號(hào)分解后低頻分量基本為單一頻分的信號(hào)，這些頻分中既包括結(jié)構(gòu)真實(shí)模態(tài)頻率，也可能含有外界干擾引起的虛假模態(tài)信息. 提取各測(cè)點(diǎn) x向?yàn)V波降噪后的信號(hào)，根據(jù) RDT法取信號(hào)前 10,s作為輸入數(shù)據(jù)的時(shí)間長(zhǎng)度，計(jì)算出各測(cè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的自由衰減信號(hào)，即為結(jié)構(gòu)各階模態(tài)分量響應(yīng)的自由衰減信號(hào)之和，可作為結(jié)構(gòu)工作模態(tài)參數(shù)識(shí)別的基礎(chǔ)，其中 1#測(cè)點(diǎn) x向?yàn)V波降噪后局部信號(hào)的自由衰減信號(hào)時(shí)程如圖4所示．

根據(jù)文獻(xiàn)[3]中提出的奇異熵增量理論，依據(jù)各測(cè)點(diǎn)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行定階，如圖 5所示，可以看出當(dāng)系統(tǒng)階次為12階時(shí)，奇異熵增量均小于0.05并開(kāi)始降低到漸近值，此時(shí)信號(hào)的有效特征信息量已經(jīng)趨于飽和，特征信息基本完整，去除非模態(tài)項(xiàng)和共軛項(xiàng)后，實(shí)際得到該結(jié)構(gòu)振動(dòng)系統(tǒng)的階次為 6階．考慮到結(jié)構(gòu)系統(tǒng)定階后仍有可能包含噪聲模態(tài)，因此還需要利用文獻(xiàn)[14]中提出的模態(tài)置信因子MAC準(zhǔn)則對(duì)識(shí)別的模態(tài)參數(shù)進(jìn)行判別，剔除噪聲引起的虛假模態(tài)，最終可得到結(jié)構(gòu)前4階模態(tài)振型．

圖3 各階低頻分量功率譜密度Fig.3 PSD of low frequency components

圖4 自由衰減信號(hào)時(shí)程Fig.4 Time history of free decay signal

圖5 信號(hào)奇異熵增量Fig.5 Increment of singular entropy

圖6給出了識(shí)別的前4階模態(tài)振型與風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)數(shù)值模擬得到的各階模態(tài)振型結(jié)果，可以看出通過(guò)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)識(shí)別得到的結(jié)構(gòu)第 1、4階主振型分別為塔筒結(jié)構(gòu)正向的第 1、2階彎曲振型，其對(duì)應(yīng)的識(shí)別模態(tài)頻率范圍分別為0.33～0.35,Hz和2.52～2.59,Hz，與數(shù)值模擬振動(dòng)形式基本相同，為結(jié)構(gòu)真實(shí)模態(tài)．第 2階主振型為側(cè)向的2階彎曲振型，對(duì)應(yīng)的識(shí)別頻率范圍為1.39～1.45,Hz，與數(shù)值模擬結(jié)果一致．第3階主振型為結(jié)構(gòu)的1階彎曲振型，對(duì)應(yīng)的識(shí)別模態(tài)頻率范圍為 1.88～2.06,Hz，該振型處于第 2、4階模態(tài)的 2階彎曲振型之間，考慮風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)可近似成以基礎(chǔ)為固定約束的簡(jiǎn)單低頻柔性懸臂梁結(jié)構(gòu)，因此該階主振型可以判斷為不合理的虛假模態(tài)振型，其產(chǎn)生原因應(yīng)該是由機(jī)組轉(zhuǎn)頻的倍頻諧波成分所引起．表 3為在典型工況1下基于不同測(cè)點(diǎn)x向的振動(dòng)響應(yīng)，識(shí)別獲得海上風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)前 3階工作模態(tài)頻率和阻尼比信息.根據(jù)以上方法與思路，工況2～工況4下1#測(cè)點(diǎn)x向信號(hào)所識(shí)別的模態(tài)結(jié)果參見(jiàn)表 4．可以看出測(cè)試風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)前 3階頻率范圍分別為 0.33～0.35,Hz、1.41～1.43,Hz及2.52～2.53,Hz，與工況1識(shí)別結(jié)果范圍較為相近，并且與表1中風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)振動(dòng)的主要頻率特性保持一致．同時(shí)，識(shí)別的各階模態(tài)阻尼比基本均在合理范圍之內(nèi)，說(shuō)明本文的工作模態(tài)識(shí)別結(jié)果真實(shí)可靠.

圖7為針對(duì)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試各典型工況下1#測(cè)點(diǎn)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，分別采用第2.2節(jié)中3種不同的降噪方法對(duì)信號(hào)處理后，再采用第3節(jié)中的方法進(jìn)行風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)工作模態(tài)識(shí)別所獲得的各階模態(tài)頻率比對(duì)．從圖中可以看出，采用小波閾值方法和“EMD＋小波”方法對(duì)原始實(shí)測(cè)信號(hào)進(jìn)行降噪處理后，前3階模態(tài)識(shí)別頻率變化較不穩(wěn)定，特別是第 2、3階模態(tài)出現(xiàn)了明顯的大幅度的模態(tài)頻率識(shí)別波動(dòng)．而通過(guò)本文降噪方法對(duì)實(shí)測(cè)信號(hào)處理后的識(shí)別頻率隨外部環(huán)境條件的波動(dòng)較小，說(shuō)明該降噪方法對(duì)海上風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)工作模態(tài)的穩(wěn)定識(shí)別具有更好的工程適用性．

圖6 結(jié)構(gòu)前4階振型Fig.6 The 1st four mode shapes of structure

表3 工況1下信號(hào)模態(tài)參數(shù)Tab.3 Structural modal parameters under condition 1

表4 工況2~工況4下1#測(cè)點(diǎn)x向信號(hào)模態(tài)參數(shù)Tab.4 Structural modal parameters of measuring point 1 in x direction under conditions 2—4

圖7 不同方法降噪后各工況前3階模態(tài)識(shí)別結(jié)果Fig.7 Results of 1st three identified modes of each condition using differ-ent de-noising methods

5 結(jié) 論

本文以某海上風(fēng)力發(fā)電試驗(yàn)樣機(jī)原型觀測(cè)振動(dòng)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，引入自適應(yīng)濾波與 EEMD聯(lián)合方法對(duì)實(shí)測(cè)信號(hào)進(jìn)行濾波降噪處理，并針對(duì)結(jié)構(gòu)工作狀態(tài)下的模態(tài)參數(shù)進(jìn)行識(shí)別研究，從而得到以下主要結(jié)論.

(1)自適應(yīng)濾波與 EEMD方法聯(lián)合的實(shí)測(cè)信號(hào)濾波降噪方法在濾波方面針對(duì)性更強(qiáng)，最大程度地保留了信號(hào)的完整性．在降噪方面提高了噪聲先驗(yàn)知識(shí)不足情況下信號(hào)的降噪效率，同時(shí)又以原始信號(hào)作為降噪?yún)⒖际沟眯盘?hào)降噪的精度和準(zhǔn)確性得以保證.

(2)針對(duì)機(jī)組轉(zhuǎn)頻及其倍頻等干擾可能引起的虛假識(shí)別模態(tài)，利用振型分析來(lái)實(shí)現(xiàn)真假模態(tài)的判斷，通過(guò)實(shí)際工程驗(yàn)證了本方法的可行性．

(3)經(jīng)由本文組合降噪方法處理后，識(shí)別出不同工況下海上風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)真實(shí)的前 3階工作模態(tài)頻率范圍為0.33～0.35,Hz、1.39～1.45,Hz及2.52～2.59,Hz，結(jié)構(gòu)阻尼比均在合理范圍，說(shuō)明該方法對(duì)于海上風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)工作模態(tài)信息特征的精確和穩(wěn)定識(shí)別具有很好的優(yōu)越性和工程應(yīng)用價(jià)值．

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(責(zé)任編輯：樊素英)

A Compound De-Noising Method for Operational Modal Identification of Offshore Wind Turbine Structure

Dong Xiaofeng，Lian Jijian，Yang Min，Wang Haijun
(State Key Laboratory of Hydraulic Engineering Simulation and Safety，Tianjin University，Tianjin 300072，China)

To solve the problem in identifying modal parameters accurately and retraining false modes induced by severe disruption due to the electromagnetic frequency signals，rotational frequency signals and environmental noise usually mixed in the acceleration data observed from prototype test of offshore wind turbine structure，a compound de-noising method，combining self-adaptive filter and ensemble empirical mode decomposition，was put forward to achieve filtering，noise reduction and modal identification for the first time. By means of testing signal processing in the new way including filtering，decomposing，de-noising and refactoring，much noise interference was reduced and full information of the structural vibration was reserved. Then the modal information will be identified preliminarily using both random decrement technique and eigensystem realization algorithm，and the false modes were eliminated by vibration mode analysis in order to obtain the operation modal parameters of offshore wind power structure correctly. Besides，the method presented here not only shows better accuracy and higher efficiency in noise reduction compared to the classic approaches which are lack of the statistical characteristics of noise，but also provides operational modal identification of wind turbine structure with a preferable applied value in engineering based on measured signals.

offshore wind power；modal identification；self-adaptive filtering；ensemble empirical mode decomposition(EEMD)；mode shape analysis

TK8

A

0493-2137(2015)03-0203-06

10.11784/tdxbz201309047

2013-09-14；

2014-05-15.

國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)資助項(xiàng)目(2012AA051702)；國(guó)家創(chuàng)新研究群體科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51021004)；天津市應(yīng)用基礎(chǔ)及前沿技術(shù)研究計(jì)劃(青年基金項(xiàng)目)資助項(xiàng)目(12JCQNJC04000)．

董霄峰（1986— ），男，博士研究生，leovikkie@126.com.

練繼建，tju_luntan@126.com.