基于強(qiáng)跟蹤無(wú)跡卡爾曼濾波的結(jié)構(gòu)時(shí)變參數(shù)識(shí)別.pdf

1、近年來(lái)，隨著人們對(duì)工程結(jié)構(gòu)安全性的要求越來(lái)越高，使得結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)技術(shù)得到迅速發(fā)展。結(jié)構(gòu)參數(shù)識(shí)別作為結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)的一項(xiàng)重要內(nèi)容，可以準(zhǔn)確了解結(jié)構(gòu)在工作狀態(tài)下的參數(shù)及其變化，為結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別與狀態(tài)評(píng)估提供依據(jù)。結(jié)構(gòu)在施工及運(yùn)營(yíng)期間由于受到地震、強(qiáng)風(fēng)等極端荷載作用而表現(xiàn)出時(shí)變及非線性特性。因此，結(jié)構(gòu)時(shí)變參數(shù)識(shí)別已成為近年來(lái)的研究熱點(diǎn)。
　　無(wú)跡卡爾曼濾波處理非線性結(jié)構(gòu)參數(shù)識(shí)別問(wèn)題更為有效，識(shí)別精度較擴(kuò)展卡爾曼濾波更高。但是無(wú)跡卡爾曼濾波只

2、能用于結(jié)構(gòu)時(shí)不變參數(shù)識(shí)別，對(duì)于參數(shù)發(fā)生變化的情況，其識(shí)別精度將大大降低甚至發(fā)散。針對(duì)以上問(wèn)題，本文將強(qiáng)跟蹤濾波原理引入無(wú)跡卡爾曼濾波，提出一種適合于結(jié)構(gòu)時(shí)變參數(shù)識(shí)別的強(qiáng)跟蹤無(wú)跡卡爾曼濾波方法，并對(duì)其進(jìn)行深入研究，主要包括以下幾方面內(nèi)容：
　　介紹了擴(kuò)展卡爾曼濾波方法在非線性系統(tǒng)參數(shù)識(shí)別問(wèn)題中的局限性?；谝陨蠁?wèn)題，研究了更適于處理非線性問(wèn)題的無(wú)跡卡爾曼濾波方法，給出了無(wú)跡卡爾曼濾波的算法流程。算例分析表明，無(wú)跡卡爾曼濾波能有效識(shí)別

3、非線性結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的參數(shù)，并且具有比擴(kuò)展卡爾曼濾波更高的識(shí)別精度及穩(wěn)定性。
　　針對(duì)傳統(tǒng)無(wú)跡卡爾曼濾波無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別結(jié)構(gòu)時(shí)變物理參數(shù)的問(wèn)題，在無(wú)跡卡爾曼濾波中引入強(qiáng)跟蹤濾波，提出了強(qiáng)跟蹤無(wú)跡卡爾曼濾波方法。在該方法中，構(gòu)造了一種適合于結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的漸消因子矩陣，基于正交性原理給出了漸消因子的求解方法。為避免在求解漸消因子時(shí)計(jì)算非線性函數(shù)的雅可比矩陣，推導(dǎo)了其等價(jià)形式并替換原來(lái)的雅可比矩陣。給出了強(qiáng)跟蹤無(wú)跡卡爾曼濾波算法的識(shí)別流程，并對(duì)其進(jìn)行

4、了數(shù)值仿真驗(yàn)證。對(duì)線性結(jié)構(gòu)分別建立了兩自由度和五自由度數(shù)值仿真模型，對(duì)非線性結(jié)構(gòu)分別建立了單自由度、具有一個(gè)非線性層的三自由度及各層均為非線性的四自由度數(shù)值仿真模型，基于本文所提強(qiáng)跟蹤無(wú)跡卡爾曼濾波方法識(shí)別結(jié)構(gòu)位移、速度、滯回曲線，并跟蹤了結(jié)構(gòu)參數(shù)及其變化。在仿真過(guò)程中，分別考慮了不同參數(shù)的不同位置、不同程度的突變情況，并且研究了噪聲強(qiáng)度對(duì)于線性結(jié)構(gòu)和非線性結(jié)構(gòu)參數(shù)識(shí)別效果的影響。數(shù)值仿真結(jié)果表明所提方法能較好地跟蹤結(jié)構(gòu)參數(shù)的變化，并具