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文檔簡介
1、基于結(jié)構(gòu)振動信號的結(jié)構(gòu)物理參數(shù)的識別方法是結(jié)構(gòu)無損檢測的重要研究發(fā)展方向。在結(jié)構(gòu)物理參數(shù)時域識別方法中,最小二乘法(LSE)和擴展卡爾曼濾波方法(EKF)已經(jīng)得到廣泛的研究發(fā)展。然而,最小二乘法需要觀測包括位移、速度和加速度在內(nèi)的所有自由度的結(jié)構(gòu)響應(yīng),這在應(yīng)用中并不實際。擴展卡爾曼濾波方法可僅觀測結(jié)構(gòu)的加速度響應(yīng),但由于擴展向量中同時包含了結(jié)構(gòu)的物理參數(shù)(剛度、阻尼等)及結(jié)構(gòu)狀態(tài)(位移和速度),參數(shù)向量和狀態(tài)向量之間的非線性耦合會給計算
2、結(jié)果帶來偏性影響,使結(jié)果出現(xiàn)不穩(wěn)定或不收斂的情況。同時,擴展向量較大的維數(shù)會增加計算工作量,降低計算效率;在要求將計算程序嵌入微型芯片運算的結(jié)構(gòu)智能損傷識別中,這不但會浪費有限的儲存空間還會提高能耗。此外,由于擴展卡爾曼濾波方法是用直到k+1時刻的觀測信息估計k+1時刻的結(jié)構(gòu)狀態(tài),因此擴展卡爾曼濾波方法要求觀測作用在結(jié)構(gòu)上的外激勵,而這在實際中往往是不能實現(xiàn)的。
為解決擴展卡爾曼濾波方法的不足,鑒于卡爾曼預(yù)測估計方法可以用
3、直到七時刻的觀測信息估計k+1時刻結(jié)構(gòu)狀態(tài)的優(yōu)點,本論文提出了結(jié)構(gòu)狀態(tài)X和結(jié)構(gòu)參數(shù)θ分開識別的兩步卡爾曼預(yù)測估計方法。通過將結(jié)構(gòu)狀態(tài)X看作是關(guān)于結(jié)構(gòu)參數(shù)θ的隱函數(shù),將非線性的觀測方程通過Taylor展開線性化后,對結(jié)構(gòu)參數(shù)θ和結(jié)構(gòu)狀態(tài)X分別采用卡爾曼預(yù)測估計方法進行識別。最后,在結(jié)構(gòu)參數(shù)θ和結(jié)構(gòu)狀態(tài)X已識別情況下,用最小二乘估計方法識別作用在結(jié)構(gòu)上的未知外激勵。數(shù)值算例驗證了提出方法的可行性和準確性。
為解決大型結(jié)構(gòu)中自由
4、度多,需要識別的參數(shù)多的問題,本論文引入了子結(jié)構(gòu)的方法,通過將大型結(jié)構(gòu)劃分為若干個子結(jié)構(gòu),結(jié)合提出的兩步卡爾曼預(yù)測估計方法分別對子結(jié)構(gòu)進行識別。同時,針對相鄰子結(jié)構(gòu)界面自由度響應(yīng)不觀測情況,給出了子結(jié)構(gòu)間傳遞力的計算方法。通過數(shù)值算例與實驗驗證了提出方法的可行性和準確性。
現(xiàn)實結(jié)構(gòu)往往是非線性的,結(jié)構(gòu)的損傷形式也往往表現(xiàn)出非線性。對于復(fù)雜的非線性行為,一般很難用特定數(shù)學(xué)模型去描述。針對結(jié)構(gòu)非線性的無模型問題,本論文在前人研
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