土木工程結(jié)構(gòu)系統(tǒng)辨識(shí)的統(tǒng)計(jì)方法研究.pdf

1、土木工程投資在國民經(jīng)濟(jì)中占重要部分，土木工程的安全運(yùn)行直接關(guān)系到國家財(cái)產(chǎn)與人民生命的安全，因此，有必要對土木工程結(jié)構(gòu)，進(jìn)行面向健康監(jiān)測與損傷檢測的系統(tǒng)辨識(shí)。同時(shí)，土木工程體系復(fù)雜，規(guī)模巨大，長期監(jiān)測會(huì)產(chǎn)生復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與海量的數(shù)據(jù)總體，結(jié)構(gòu)內(nèi)在材料屬性的離散性與環(huán)境外在干擾的隨機(jī)性使數(shù)據(jù)多重不確定性，而現(xiàn)有計(jì)算條件的限制以及即時(shí)反饋的要求，使辨識(shí)只能基于有限樣本。由此，傳統(tǒng)系統(tǒng)辨識(shí)方法至少可能存在以下不足：采用簡單的分組標(biāo)志來描述復(fù)雜的

2、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，采用確定性的知識(shí)來描述不確定性的系統(tǒng)，采用定性的分析來判斷定量的結(jié)構(gòu)參數(shù)變化，采用無限樣本學(xué)習(xí)理論來預(yù)測有限樣本總體，采用通用坐標(biāo)來描述系統(tǒng)局部特征。因此，本文引入統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行分析，具有重要的理論意義與工程應(yīng)用價(jià)值。
　　 本文結(jié)合了結(jié)構(gòu)振動(dòng)、統(tǒng)計(jì)方法、系統(tǒng)辨識(shí)等領(lǐng)域研究基礎(chǔ)，基于對結(jié)構(gòu)響應(yīng)數(shù)據(jù)本質(zhì)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)解釋的新視角，提出了間接辨識(shí)與統(tǒng)計(jì)辨識(shí)的新問題，并運(yùn)用了多種新方法來解決所提出的問題。研究內(nèi)容分為結(jié)構(gòu)響應(yīng)數(shù)據(jù)的獲

3、取、基于結(jié)構(gòu)響應(yīng)的系統(tǒng)辨識(shí)、結(jié)構(gòu)響應(yīng)系統(tǒng)辨識(shí)的統(tǒng)計(jì)方法三個(gè)部分，共9 章；主要研究成果如下：
　　 1）提出了土木工程結(jié)構(gòu)系統(tǒng)辨識(shí)統(tǒng)計(jì)方法的定義：基于結(jié)構(gòu)響應(yīng)數(shù)量關(guān)系的計(jì)量及其分析，從定量認(rèn)識(shí)總體現(xiàn)象（包括結(jié)構(gòu)的激勵(lì)輸入與響應(yīng)輸出）的角度，來收集、歸類、分析、解釋結(jié)構(gòu)響應(yīng)數(shù)據(jù)，探索系統(tǒng)輸出數(shù)據(jù)中內(nèi)在的數(shù)量規(guī)律性，由此對數(shù)據(jù)本質(zhì)進(jìn)行描述與推斷，凸現(xiàn)出所關(guān)注的結(jié)構(gòu)特征，從而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)辨識(shí)。
　　 2）獲取了某3層框架模型與一類

4、運(yùn)營橋梁結(jié)構(gòu)模型的動(dòng)力響應(yīng)數(shù)據(jù)：通過理論推導(dǎo)、數(shù)值計(jì)算，以及對不同構(gòu)件的試驗(yàn)研究，獲取了框架結(jié)構(gòu)與運(yùn)營橋梁結(jié)構(gòu)的響應(yīng)數(shù)據(jù)?；诓煌Y(jié)構(gòu)的特點(diǎn)，進(jìn)行了動(dòng)力響應(yīng)分析。
　　 3）對某3層框架模型與一類運(yùn)營橋梁結(jié)構(gòu)進(jìn)行了系統(tǒng)辨識(shí)：對9 類模態(tài)類參數(shù)在框架損傷辨識(shí)過程中的特征進(jìn)行了研究，歸納了不同類參數(shù)的特點(diǎn)，總結(jié)了理想?yún)?shù)的特征；構(gòu)造了用于辨識(shí)的模型類，引入了模式搜索的新方法，部分解決了響應(yīng)數(shù)據(jù)可能存在的局部極值與算法收斂的問題，以及

5、工程數(shù)據(jù)中可能存在的不可導(dǎo)、不連續(xù)的問題，由此對橋梁結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行了辨識(shí)，并通過與遺傳算法、模擬退火算法類似辨識(shí)過程的比較，驗(yàn)證了模式搜索方法在辨識(shí)的精確度及計(jì)算效率上的優(yōu)越性。
　　 4）通過激勵(lì)與響應(yīng)的統(tǒng)計(jì)特征來選取計(jì)算方法：采用了正態(tài)分布、均勻分布、同余法的3種0 均值白噪聲來計(jì)算隨機(jī)相位角，結(jié)構(gòu)表明，隨即相位角在時(shí)域上的頻度分布與頻度子區(qū)間的長度有關(guān)，時(shí)域曲線、概率密度、概率分布及幅值頻度的分布特征由白噪聲類型決定；通過三

6、角級數(shù)模型法、自回歸模型法計(jì)算了相應(yīng)的路面譜激勵(lì)，分析表明，路面粗糙度系數(shù)決定了時(shí)域曲線的幅值大小，隨機(jī)相位角樣本的分布決定了時(shí)域曲線的形狀，路面粗糙度系數(shù)的大小決定了幅值頻度、路面功率譜密度的分布區(qū)間，各級路面的功率譜密度特征基本相同，且無明顯主頻。由以上統(tǒng)計(jì)特征，可知路面隨機(jī)譜激勵(lì)的模擬宜基于0 均值的均勻分布，采用三角級數(shù)法進(jìn)行計(jì)算。
　　 5）通過統(tǒng)計(jì)標(biāo)志分組來實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的歸類描述：定義了路面不平順放大系數(shù)，分別

7、基于車速、響應(yīng)類型、路面不平順的分類標(biāo)志，對路面不平順放大系數(shù)進(jìn)行了歸類描述；采用統(tǒng)計(jì)分組的方法，在3 維響應(yīng)數(shù)據(jù)空間，賦予了傳統(tǒng)動(dòng)力放大系數(shù)點(diǎn)、線、面的幾何意義。
　　 6）基于置信水平，通過不確定性的參數(shù)來描述不確定性的系統(tǒng)，同時(shí)在文獻(xiàn)基礎(chǔ)上提出了間接辨識(shí)的新問題：提出了基于車輛響應(yīng)的橋梁結(jié)構(gòu)參數(shù)的間接辨識(shí)的新問題。引入置信水平，通過數(shù)值解、半解析解，以及分別加入白噪聲的數(shù)值解、半解析解，對運(yùn)營橋梁結(jié)構(gòu)的參數(shù)進(jìn)行了辨識(shí)，計(jì)算

8、了辨識(shí)過程中的殘差，分別實(shí)現(xiàn)了間接辨識(shí)中對于橋梁剛度、頻率的點(diǎn)估計(jì)以及區(qū)間估計(jì)，并對4 類解的點(diǎn)估計(jì)及其誤差，區(qū)間估計(jì)及其區(qū)間長度進(jìn)行了比較分析；辨識(shí)的精度及效率通過遺傳算法進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明，模型類結(jié)構(gòu)對辨識(shí)的點(diǎn)估計(jì)誤差、區(qū)間估計(jì)整體分布置影響顯著。
　　 7）通過設(shè)定置信水平下的控制基準(zhǔn)，為信息變化的評判提供量化的基礎(chǔ)：引入統(tǒng)計(jì)過程控制理論，在特定置信水平95%下，通過控制上限UCL，對不同工況下的損傷狀態(tài)進(jìn)行了準(zhǔn)確定性辨

9、識(shí)、準(zhǔn)確定位辨識(shí)以及大致定量辨識(shí)。辨識(shí)結(jié)果在較高噪聲水平下，具備較強(qiáng)的魯棒性。
　　 8）通過有限樣本的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)，來對系統(tǒng)響應(yīng)進(jìn)行辨識(shí)：引入統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論，將多重不確定性因素下的運(yùn)營橋梁結(jié)構(gòu)的響應(yīng)，分解為數(shù)據(jù)趨勢、數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)與噪聲細(xì)節(jié)，實(shí)現(xiàn)了剔除噪聲細(xì)節(jié)、保留數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)與數(shù)據(jù)趨勢的響應(yīng)曲線辨識(shí)，并對計(jì)算過程中核函數(shù)及罰函數(shù)的參數(shù)不同取值進(jìn)行了分析。
　　 9）基于數(shù)據(jù)本質(zhì)，通過主成分坐標(biāo)變換來凸現(xiàn)結(jié)構(gòu)特征：基于加速度響應(yīng)，對3