基于扩展卡尔曼滤波的结构物理参数识别方法

发布时间：2020-07-13 21:16

【摘要】：随着越来越多复杂大型建筑物投入使用,单纯的考虑设计及施工过程的安全性已经不再足够,更需要实时对服役中的结构健康情况做出评价。因此结构健康监测技术成为了近年来土木工程领域的研究热点,目前,结构健康监测系统已经在许多实际的工程项目中得以应用,起到实时预警,保证安全的作用。而健康监测最核心的技术是对结构损伤状况进行识别,结构参数识别技术则是结构损伤诊断的基础,因此对结构参数进行识别具有广阔的应用前景。相较于模态参数识别,直接识别物理参数的方法更加直观,而最常用的结构物理参数识别方法就是扩展卡尔曼滤波方法。传统的扩展卡尔曼滤波在识别时变的结构参数时,其跟踪性能较差,为了解决这个问题,引入遗忘因子,但是选用常遗忘因子,其值的选择对识别结果有较大影响;自适应方法跟踪性能强,但是计算比较繁琐。本文在总结过去学者研究成果的基础上,引入了强跟踪扩展卡尔曼滤波方法用于识别时变的结构物理参数,主要进行了以下工作:(1)详细介绍了卡尔曼滤波的基本原理并推导出递推公式;针对物理参数识别问题,提出了适用于非线性系统的扩展卡尔曼滤波方法,给出了其算法流程;介绍了加权整体迭代的方法保证识别结果的稳定收敛;编写了识别方法程序,并分别对单自由度、多自由度及线性、非线性的结构进行了数值仿真,其中非线性迟滞系统采用了Bouc-Wen模型描述滞回曲线。数值仿真的结果表明,扩展卡尔曼滤波对于不同的结构系统均可以有效识别结构物理参数。(2)为了解决扩展卡尔曼滤波无法识别时变物理参数的局限性,引入强跟踪滤波方法,该方法通过引入一个渐消因子实时修正预测误差协方差矩阵,增大卡尔曼增益,保证滤波能够有效追踪参数的变化,具有极强的鲁棒性,且计算量适中,可以有效对时变的结构物理参数进行识别。编写了识别方法程序,对结构刚度突变的不同结构体系,利用强跟踪扩展卡尔曼滤波方法进行仿真识别。识别结果证明,强跟踪方法可以有效的识别出系统参数的变化。与此同时,针对输出信息不完备状况,对不同工况进行研究,指出了信息不完备状况下,该方法依然具备实用性。(3)为了验证强跟踪扩展卡尔曼滤波方法在实际工程中的实用性及有效性,将方法应用于一个12层钢筋混凝土框架的振动台试验,利用试验得到的加速度地震响应作为输入输出数据,对不同工况下结构模型的物理参数进行了识别,给出了各个工况下的模型各层刚度及阻尼识别结果,并与试验破坏现象及模态分析结果进行了对比,分析了模型结构在不同地震动输入下的损伤情况,验证了方法识别物理参数及结构损伤。
【学位授予单位】：中国地震局工程力学研究所
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TU317
【图文】：

建筑形式,突破限制,港珠澳大桥,设计使用期

建筑的历史是随着人类发展的历史不断进化的，建筑形式的发展变迁实际上见证着人类文明生产力的进步发展。尤其是在进入近现代以后，科技的日新月异动着建筑材料、建筑形式的不断更新，近几十年来，随着科学技术的进步以及经建设的发展，现代土木工程正在不断突破限制，向着“更高，更大，更长，更复杂的方向不断发展，各种大型的复杂的建筑结构如雨后春笋一般纷纷林立。如位于拜的世界第一高楼——哈利法塔（BurjKhalifaTower）,建筑高度高达 828 米；刚投入使用的全世界最长跨海大桥——港珠澳大桥（Hong Kong-Zhuhai-MacBridge），横跨伶仃洋，全长达 55 千米；位于北京的中央电视台总部大（CCTV Headquarters），以其复杂的造型及 75 米长的悬臂，被评为世界十大建奇迹（图 1-1、1-2、1-3）。凡此种种形态复杂，高耸庞大的地标性建筑物不断在程上得以实现，标示着土木建筑的蓬勃生长。然而，随着越来越多大型建筑物拔地而起，除了对工程的设计和施工提出了高的要求，也同时为其在设计使用期内的安全和维护工作增加了不小的难度。

中央电视台

早期建筑,港珠澳大桥,土木结构,设计建造

图 1-3 港珠澳大桥在土木结构服役期内，其将会受到各种因素的影响，首先一些早期建筑在设计建造之初就存在着结构上的缺陷，其次在长期的使用期内，结构不可避免的会受到如环境的侵蚀以及材料的老化等自然因素的影响，再加上各种人为或自然荷载作用的耦合，结构必然存在一定程度的损伤，尽管这些损伤最初只是十分微小的，

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