基于卡爾曼預測估計和最小二乘估計的結構操作在線識別方法.pdf

1、通過系統(tǒng)識別跟蹤結構動力參數(shù)的改變來進行損傷識別是結構損傷診斷的重要研究方向。然而，傳統(tǒng)的損傷識別方法只能識別時不變參數(shù)，無法在線跟蹤結構參數(shù)的改變，本文提出了一種輸入和輸出部分觀測下基于卡爾曼預測估計和最小二乘估計的損傷在線識別方法。
　　 論文總結了前人在損傷識別和損傷在線識別方面的研究進展，并針對現(xiàn)有損傷在線識別方法的不足，提出了新的損傷在線識別方法。本文分已知激勵和未知激勵兩部分對該方法進行詳細闡述和驗證。在已知激勵下，

2、首先，通過擴展卡爾曼預測估計對結構的動力參數(shù)，如剛度和阻尼系數(shù)等進行識別，在假設結構動力參數(shù)不改變的情況下識別結構的狀態(tài)向量，然后利用速度微分得到加速度響應，通過對比加速度響應的觀測值和識別值，判斷出結構損傷的位置；其次，在己知結構損傷位置的情況下，將結構動力參數(shù)的改變視為施加給結構的“附加未知激勵”，用已經得到的結構動力參數(shù)的估計值，利用一般卡爾曼預測估計和最小二乘估計分別對結構的狀態(tài)向量和“附加未知激勵”進行識別，而改變的參數(shù)也可以

3、通過分析“附加未知激勵”、狀態(tài)向量以及動態(tài)參數(shù)的關系進行計算，結構損傷的程度則可以通過跟蹤結構動態(tài)參數(shù)的改變來確定。在未知激勵下，結構的動態(tài)參數(shù)通過結合使用擴展卡爾曼預測估計和最小二乘估計得到，結構的未知激勵通過最小二乘估計來識別。本文首先利用平面框架的數(shù)值模擬驗證了利用擴展卡爾曼預測估計計算結構動力參數(shù)的方法的可行性，然后利用小型結構的數(shù)值模擬對兩部分在線識別理論方法分別進行了驗證。對于大型結構存在眾多待識別參數(shù)的情況，本論文引入子結

4、構的方法，將大型結構分成若干子結構，子結構間的相互作用力則由相鄰子結構的相關狀態(tài)向量和動力參數(shù)計算得到后進行傳遞。本文首先利用一個大型桁架數(shù)值模擬驗證了子結構法識別結構動力參數(shù)的可行性，然后利用一個己知地震激勵下的20層剪切框架和一個未知激勵下的12層剪切框架結構的數(shù)值模擬對基于子結構的結構損傷在線識別方法進行了驗證。
　　 與現(xiàn)有的方法相比，本論文提出的方法通過將結構動力參數(shù)改變視為對結構的“附加未知激勵”來簡化運算，概念簡明