結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測信息的數(shù)據(jù)融合方法研究.pdf

1、面對結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測的實時性和復雜性的特點，結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測信息的處理技術(shù)的研究是提高數(shù)據(jù)精度的一個重要環(huán)節(jié)。本文將離散Kalman濾波和多傳感器動態(tài)數(shù)據(jù)融合算法應(yīng)用于結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測的信息處理中，通過理論分析和數(shù)值仿真驗證了多傳感器動態(tài)數(shù)據(jù)融合算法能夠提高結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測信息的精度。 根據(jù)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的動力方程建立結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的狀態(tài)方程，得到的結(jié)構(gòu)狀態(tài)方程一般為連續(xù)時間系統(tǒng)狀態(tài)方程。給出了連續(xù)時間系統(tǒng)的離散化過程以及相應(yīng)參數(shù)的確定方法。分析了結(jié)構(gòu)模型

2、參數(shù)識別方法，及識別誤差對結(jié)果的影響。 Kalman濾波估計的實質(zhì)是一種無偏最小方差估計。采用基于離散Kalman濾波的多傳感器動態(tài)數(shù)據(jù)融合算法，來提高目前結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測信息的完備性和精確性。首先通過多個傳感器的動態(tài)信號的獨立離散Kalman濾波估計結(jié)構(gòu)振動信息，然后采用分布式數(shù)據(jù)融合策略，對各個傳感器的獨立估計結(jié)果進行動態(tài)數(shù)據(jù)融合。數(shù)值仿真的結(jié)果驗證了本文算法的有效性，通過誤差分析，同時給出了具有工程實際意義的結(jié)論。最后通過研究