摘要：針對大跨斜拉橋北斗監測撓度溫度效應分離問題,提出先利用撓度數據的周期特性,在撓度數據首尾分別進行波形延拓,在進行小波分解后所得小波細節中剔除高幅值車載作用撓度得到殘余分量,將其與小波系數重構得到預降噪撓度,最后將預降噪撓度進行小波分解來實現撓度數據的高精度降噪;得到降噪撓度后,利用改進的集總平均經驗模態分解(MEEMD)良好的可抑制分解過程中產生模態混疊的特性,將降噪撓度進行MEEMD分解,接著將所得日溫差和年溫差效應第1個半周期通過對稱置換得高精度日溫差和年溫差效應,最后將降噪撓度剔除高精度日溫差和年溫差效應后所得殘余分量再次進行MEEMD分解,所得趨勢部分即為長期撓度,從而實現日溫差效應、年溫差效應、長期撓度的逐步分離。結果表明:波形延拓+預降噪+小波分解的降噪算法比傳統單一降噪算法精度更高;溫度效應分離算法能實現撓度溫度效應各周期成分的精確分離,適合大跨斜拉橋北斗監測撓度溫度效應分離。