基于贝叶斯理论的结构响应重构方法研究

发布时间：2023-05-13 10:37

　　结构动态响应重构技术在近十年来发展十分迅速,它在结构动力学的很多领域有着广阔的应用前景,如结构振动控制、结构损伤识别、动力学逆问题、结构健康监测以及结构诊断预测等。基于结构响应重构技术,可以实现用易于测量的加速度信号重构难以测量的位移、速度信号；可以降低动力学逆问题反演时的病态性；可以实现用少量的传感器重构出大型结构的所有结构动态响应进行实时监测；可以实现用易于测量位置的响应重构出难以测量位置的响应。本文旨在前人的研究基础上,对结构响应重构方法上做一些探索和尝试,重点研究含模型误差结构的响应重构,以期成为更加实用有效的重构方法,更好的服务于工程实际。本文的主要研究成果包括以下几个方面： 1、分别针对比例阻尼、非比例阻尼结构,改进了基于经验模式分解的响应重构方法,使其能够处理含有密集模态的结构响应重构问题。改进方法的主要思想是把密集模态集看作一个整体模态集,采用经验模式分解和有限元方法得到模态响应与重构传递率矩阵,经过简单线性运算即可重构出响应信号。该法计算简单,适合多种类型传感器的响应重构,特别适用于传感器较少的情况。 2、针对已知激励大小的线性结构,提出了基于卡尔曼滤波的响应重构方法...

【文章页数】：146 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 引言
    1.2 结构动态响应重构技术
    1.3 传感器优化布置方法
    1.4 基于贝叶斯理论的状态、参数、激励联合识别
    1.5 论文主要研究内容
2 基于经验模式分解的线性结构响应重构
    2.1 引言
    2.2 基于经验模式分解的结构响应重构法
    2.3 考虑密集模态的改进方法
    2.4 算例
    2.5 本章小结
3 基于卡尔曼滤波的线性结构响应重构方法
    3.1 引言
    3.2 动力学状态空间方程
    3.3 基于卡尔曼滤波的响应重构
    3.4 基于EIKF的响应重构
    3.5 算例
    3.6 本章小结
4 基于扩展卡尔曼滤波的线性结构响应重构方法
    4.1 引言
    4.2 非线性识别模型
    4.3 基于扩展卡尔曼滤波的响应重构
    4.4 基于扩展EIKF的响应重构
    4.5 扩展EIKF法的模态形式
    4.6 算例
    4.7 实验研究
    4.8 本章小结
5 基于粒子滤波的非线性结构响应重构方法
    5.1 引言
    5.2 蒙特卡罗抽样方法
    5.3 粒子滤波
    5.4 基于改进粒子滤波法的结构响应重构
    5.5 算例
    5.6 本章小结
6 总结与展望
    6.1 全文总结
    6.2 研究展望
致谢
参考文献
附录 攻读博士学位期间发表的论文



本文编号：3815750