基于卡尔曼滤波和部分观测的结构非线性行为识别研究

发布时间：2020-05-12 11:30

【摘要】：基于结构动力响应的损伤识别和性能评估是结构健康监测的重要部分。非线性行为广泛存在于土木工程结构之中,尤其在结构出现损伤之后。对结构的非线性行为进行识别,有助于直观描述结构损伤的发生发展过程,并对结构耗能进行定量评估,对结构进行损伤识别具有重要意义。由于实际工程结构的非线性行为的参数化模型难以事先准确预知,结构质量不确定,动力响应观测量不完备,研究结构动力响应观测不完备情况下结构非线性行为的免模型识别方法具有重要意义。本文以卡尔曼滤波类算法为基础,结合其他算法理论,提出了仅利用部分观测信息,在结构质量与非线性恢复力模型未知情况下结构非线性行为识别方法,并通过数值模拟和实验验证该方法的可行性和非线性行为识别效果。主要研究内容如下:(1)在算法推演中介绍了卡尔曼滤波算法、最小二乘估计(Least square estimation,LSE)的参数识别法和基于二重切比雪夫多项式(Double Chebyshev Polynomials,DCP)模型的非线性恢复力表示方法,分析了各自的优势和局限,为后续非线性行为识别研究提供理论基础。(2)结合扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)和LSE,提出了部分观测和质量未知情况下的结构非线性行为识别方法。在数值模拟中,分别在4自由度的链式结构中引入Duffing振荡器和Bouc-Wen磁流变阻尼器形成非线性系统,考虑不同质量初始误差和环境噪声的影响,验证了该算法的有效性和鲁棒性。(3)以适用于强非线性问题的无迹卡尔曼滤波算法(Unscented Kalman Filter,UKF)为基础,引入等价线性理论和DCP模型,提出基于部分观测的结构质量和非线性恢复力的免模型识别算法。以一个含有Bingham磁流变阻尼器的非线性数值模型为例,考虑不同激励位置,不同动力响应观测位置以及测量噪声影响,验证了该算法的识别效果。(4)在一个4层钢框架模型中安装形状记忆合金(Shape memory alloy,SMA)阻尼器模拟非线性结构,基于部分动力响应测量验证所提出的免模型结构非线性行为识别算法对阻尼器阻尼力的识别效果。分析对比结构未知动力响应与阻尼力识别结果与实测值,验证了所提出算法的识别效果。
【图文】：

三峡大坝

第 1 章绪论1.1 课题研究的背景与意义自改革开放以来，我国的基础设施建设一日千里，中国人民凭着智慧与才干造就了一个个前无古人的工程奇迹。40 年间，众多关系国计民生的重大工程不断落成，如电能惠及亿万百姓，形成防洪体系的三峡大坝、改变水资源分布不均的情况，促生新的用水机制的南水北调、将“世界屋脊”与中国内地紧密相连的青藏铁路，，用科技展现中国风采，震撼世界的奥运工程等等，我国高铁总里程、公路总里程现稳居世界第一，已建梁桥、拱桥、斜拉桥的最大跨度不断刷新世界纪录，更多的财政投入到水利、铁路、地铁、港口、机场等多个行业，土木人用钢筋水泥筑造出国家的崭新面貌。

国家体育场,在役,鸟巢

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【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TU317;TU311.3

【参考文献】