基于卡爾曼預(yù)測估計和最小二乘估計的結(jié)構(gòu)操作在線識別方法.pdf

1、通過系統(tǒng)識別跟蹤結(jié)構(gòu)動力參數(shù)的改變來進行損傷識別是結(jié)構(gòu)損傷診斷的重要研究方向。然而，傳統(tǒng)的損傷識別方法只能識別時不變參數(shù)，無法在線跟蹤結(jié)構(gòu)參數(shù)的改變，本文提出了一種輸入和輸出部分觀測下基于卡爾曼預(yù)測估計和最小二乘估計的損傷在線識別方法。
　　 論文總結(jié)了前人在損傷識別和損傷在線識別方面的研究進展，并針對現(xiàn)有損傷在線識別方法的不足，提出了新的損傷在線識別方法。本文分已知激勵和未知激勵兩部分對該方法進行詳細闡述和驗證。在已知激勵下，

2、首先，通過擴展卡爾曼預(yù)測估計對結(jié)構(gòu)的動力參數(shù)，如剛度和阻尼系數(shù)等進行識別，在假設(shè)結(jié)構(gòu)動力參數(shù)不改變的情況下識別結(jié)構(gòu)的狀態(tài)向量，然后利用速度微分得到加速度響應(yīng)，通過對比加速度響應(yīng)的觀測值和識別值，判斷出結(jié)構(gòu)損傷的位置；其次，在己知結(jié)構(gòu)損傷位置的情況下，將結(jié)構(gòu)動力參數(shù)的改變視為施加給結(jié)構(gòu)的“附加未知激勵”，用已經(jīng)得到的結(jié)構(gòu)動力參數(shù)的估計值，利用一般卡爾曼預(yù)測估計和最小二乘估計分別對結(jié)構(gòu)的狀態(tài)向量和“附加未知激勵”進行識別，而改變的參數(shù)也可以

3、通過分析“附加未知激勵”、狀態(tài)向量以及動態(tài)參數(shù)的關(guān)系進行計算，結(jié)構(gòu)損傷的程度則可以通過跟蹤結(jié)構(gòu)動態(tài)參數(shù)的改變來確定。在未知激勵下，結(jié)構(gòu)的動態(tài)參數(shù)通過結(jié)合使用擴展卡爾曼預(yù)測估計和最小二乘估計得到，結(jié)構(gòu)的未知激勵通過最小二乘估計來識別。本文首先利用平面框架的數(shù)值模擬驗證了利用擴展卡爾曼預(yù)測估計計算結(jié)構(gòu)動力參數(shù)的方法的可行性，然后利用小型結(jié)構(gòu)的數(shù)值模擬對兩部分在線識別理論方法分別進行了驗證。對于大型結(jié)構(gòu)存在眾多待識別參數(shù)的情況，本論文引入子結(jié)

4、構(gòu)的方法，將大型結(jié)構(gòu)分成若干子結(jié)構(gòu)，子結(jié)構(gòu)間的相互作用力則由相鄰子結(jié)構(gòu)的相關(guān)狀態(tài)向量和動力參數(shù)計算得到后進行傳遞。本文首先利用一個大型桁架數(shù)值模擬驗證了子結(jié)構(gòu)法識別結(jié)構(gòu)動力參數(shù)的可行性，然后利用一個己知地震激勵下的20層剪切框架和一個未知激勵下的12層剪切框架結(jié)構(gòu)的數(shù)值模擬對基于子結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)損傷在線識別方法進行了驗證。
　　 與現(xiàn)有的方法相比，本論文提出的方法通過將結(jié)構(gòu)動力參數(shù)改變視為對結(jié)構(gòu)的“附加未知激勵”來簡化運算，概念簡明