基于推广卡尔曼滤波算法的结构模型的参数识别

近年来,在结构工程领域中出现了许多参数识别技术,并将这些技术用于结构损伤程度的评价。但是目前多数结构识别方法都是模态参数识别。本文是基于推广卡尔曼滤波的算法,从结构模型的输入激励信号和输出的响应信号中,直接识别结构模型的物理参数。同时针对结构系统的特点,提出解耦的结构参数识别算法,大大降低了参数估计的计算量。在文中给出两个结构模型的几次振动台在地震波输入下识别的结果,并根据所识别的参数对结构模型破坏程度进行评阶,结果表明该方法对结构参数估计是一种有效的方法。     

基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的结构动态物理参数识别

本文应用扩展卡尔曼滤波估计结构的动态物理参数，采用等效线性化原理识别结构的刚度系数和阻尼系数。并用识别的结果作为结构的参数对结构进行动力反应分析，计算结果与试验结果符合较好，表明EKF法是一种较好的识别结构动态参数的方法。     

基于多分辨率分析的结构物理参数识别贝叶斯估计方法:方法推导与验证

在观测噪声和模型误差等不确定性因素的影响下,结构物理参数识别问题是一个不确定性问题.针对此问题,该文从结构运动微分方程出发,利用小波多分辨率分析原理,建立结构多尺度动力方程,由该方程以结构激励和响应信息在多尺度上的细节信号和最大尺度上的概貌信号为观测量推得物理参数线性回归模型,对该模型应用贝叶斯估计理论得到物理参数后验...     

基于扩展卡尔曼滤波的结构参数和荷载识别研究

经典的扩展卡尔曼滤波（Extend Kalman Filter,EKF）方法可有效识别结构参数,但却需要已知外部激励,然而,在工程实际中,有些外激励往往难以实时获取。为此,该文提出了一种基于EKF的未知激励下的结构参数和荷载识别方法。通过在观测方程中引入投影矩阵,实现了结构参数的识别,同时,利用最小二乘估计实时识别了未知的外激励。为了验证该方法的有效性和鲁棒性,文中采用了三个数值算例：四层的Benchmark模型、分段线性系统和非线性Duffing系统。数值分析的结果表明,该方法不仅能够准确识别线性和非线性结构的参数,还能有效识别作用于这些结构的外激励。     

桥梁结构物理参数识别的双单元子结构法

为了解决大型桥梁结构局部区域的健康监测问题,提出了一种用于桥梁结构物理参数识别的双单元子结构法。该方法是一种基于有限元的时域系统识别方法,其一次仅能识别出两个相邻单元的物理参数。将桥梁结构划分为若干个单元,选取任意两相邻单元为研究对象,建立其状态方程和观测方程。应用广义卡尔曼滤波,可得到该两相邻单元的质量、刚度和阻尼等物理参数。以一座三跨连续梁桥为例进行仿真分析,识别出不同信噪比情况下其子结构的物理参数。结果表明参数识别精度高,收敛速度快,从而验证了方法的有效性。     

地震动反演及结构参数识别的EKF算法

讨论了信息不完备的情况下剪切型结构的参数识别问题,利用不完备的测量信息,在系统载荷未知的条件下,采用最小二乘方法反演得到地震动响应时程,用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法识别结构的动态物理参数,解决了扩展卡尔曼滤波算法需要输入的问题,取得了满意的参数识别结果。系统仿真算例表明,在引入20%的白噪声条件下,识别结果仍具有较高的计算精度,说明EKF算法用于剪切型结构参数识别时有较强的鲁棒性。     

利用加速度响应连续小波变换的时变系统物理参数识别

基于小波理论,推导了函数积分运算的连续小波变换计算方法,应用此方法仅用线性时变结构的振动加速度响应信号,就可计算出速度和位移响应信号的连续小波变换值,并将振动微分方程组转换成用小波表示的线性方程组,求解不同时刻的线性代数方程组识别出时变结构的物理参数(质量、刚度和阻尼)。以5自由度时变结构为仿真算例,利用添加噪声的采集信号,识别了突变、线性变化和周期变化3种不同类型的时变物理参数,算例验证了识别方法的正确性、有效性和抗噪声能力。最后还研究了多尺度分析对参数识别的影响,给出了尺度参数区间选取和离散的依据。     

基于解析小波变换识别结构的模态阻尼参数

摘要: 在结构振动分析中,结构的模态参数尤其模态阻尼参数的准确识别是一项十分重要的任务。基于Gabor小波函数的解析小波变换(AWT)通过小波函数与复值信号的匹配机制揭示信号的幅频和相频信息以实现结构模态阻尼参数的识别。本文基于小波变换(WT)理论,讨论了Gabor小波函数的特性及解析小波变换的时频分辨率和端点效应问题;为实现结构模态阻尼参数的准确识别,我们提出了Gabor小波函数参数选取和有效信号长度确定的依据。最后,一个频率呈密集分布的三自由度(3DOF)结构的数值模拟数据验证了本文提出的模态阻尼识别方法的有效性。     

小波变换在密集模态结构参数识别中的应用

系统研究了小波变换在具有低频密集模态的土木工程结构参数识别中的应用。采用Morlet小波，首先阐述了该方法识别模态频率和模态阻尼比的基本原理；分析了其时间和频率分辨率，针对土木工程结构中低频模态密集的情况，提出了选择小波参数的具体方法。通过三自由度结构的数值分析验证了该方法的正确性和优越性。     

噪声相关条件下多传声器时延多尺度估计

提出一种基于小波分解的多尺度时延估计方法,解决非稳态、有色噪声且通道间噪声存在相关性的条件下提高时延估计精度问题,并把这一理论应用于声阵列对声源的定位.利用小波良好的时间-频率分解性能将非稳态信号分解为多个稳态信号,同一尺度内进行互相关获得多尺度时延值,并证明了小波分解不会改变信号之间的固有时延值.针对不同尺度内时延值不一致、无法识别出正确时延值这一问题,提出用三传声器之间时延匹配关系消除噪声相关性,来识别正确时延,从而实现非稳态、噪声相关条件下的时延估计.最后通过正四方形声阵列试验检验了该方法,试验证明:该方法不但提高了识别率、细化和突出了相关函数的波峰,还提高了时延估计的稳定性和精度.     

结构物理参数的分频段加权辨识

利用小波分析多分辨率分析原理,建立线性系统多尺度动力平衡方程。将外荷载和线性系统在荷载作用下的响应作正交小波变换,得到各频段的小波系数,由多尺度动力平衡方程建立系统的参数识别方程。在不同频段根据系统的信噪比大小确定不同的加权值,对结构物理参数进行加权最小二乘辨识。该方法能较大地提高结构物理参数的识别精度,并且识别精度随着小波分解层次的增加而增大。     

用局部点振动数据重构系统物理参数

本文提出用系统的局部振动测量来识别其物理参数的一种方法。文章首先运用微分方程的算子解法，将描述结构振动的动力学方程转化为由测量点信号表示的输入输出系统参数模型，并建立该模型参数─—系统参数与物理参数间的对应关系，然后运用系统辨识技术识别出该系统参数，最后利用系统参数与物理参数间的映射关系，反推出待识别系统的物理参数。     

卡尔曼滤波器的自适应算法

通过对一维时不变线性系统的卡尔曼滤波器的理论分析，提出了一种估计并不断修正系统噪声方差Ｒ及观察噪声方差Ｑ的自适应算法。     

对接机构非线性物理参数辨识方法

采用直接参数识别方法(DPE)由系统的输入、输出数据识别空间对接机构的物理参数:惯量矩阵、阻尼矩阵和刚度系数矩阵。首先建立了对接机构简化非线性动力学方程,然后利用系统已知的对称性和非满阵信息将机构的非线性物理方程变形为参数线性的辨识模型,分别采用同时需要位移、速度和加速度数据的DPE方法和只需要位移数据的四阶差分DPE方法识别机构的物理参数。六自由度对接机构仿真算例验证了两种方法的可行性。     

基于小波多分辨率分析的时变结构参数识别研究

提出一种小波多分辨率分析的最优尺度选择方法,并将其应用于结构时变物理参数的识别。首先,从函数空间剖分的角度引入WMRA对时变参数进行多分辨率近似展开,将振动微分方程转化成多元线性回归方程,根据时变参数的频率范围及采样频率、线性方程组的个数等确定分解层数取值范围;其次,利用赤池信息准则（AIC）寻求最优分解尺度,为增强数据的稳定性,采用正交最小二乘算法（OLS）代替传统最小二乘算法（LS）对模型中小波系数进行估计并重构时变参数;最后,分别以突变和连续变化的两种时变参数的5层剪切框架模型进行数值模拟。分析结果表明：在预先确立的分解尺度范围内,采用无噪声干扰的响应信号进行识别时,识别精度随着分解尺度的增加而增加;采用噪声干扰的测量信号进行识别时,识别精度与分解尺度的增加无必然联系;通过选择适当的分解尺度,能够准确识别时变参数、提高方法的计算效率并保证很好的抗噪性能。     

用于时变系统参数识别的状态空间小波方法

该文利用系统的激励和受迫响应数据,基于状态空间和小波变换理论,提出了一种识别时变系统参数的新方法.该方法首先将线性时变系统的二阶振动微分方程转换为一阶状态方程,然后对系统的激励和响应信号进行小波尺度函数空间投影,利用小波尺度函数的正交性,把一阶状态空间方程解耦为线性代数方程组.其次求解方程组,识别出不同时刻的等效系统转...     

基于小波变换方法的高层建筑模态参数辨识

针对高层建筑抗震、抗风、健康监测及损伤诊断等研究中结构模态参数辨识问题,利用随机减量技术从环境激励下的高层建筑振动响应数据中提取自由衰减信号,根据自由衰减信号小波变换结果可以有效地辨识高层建筑固有频率和粘性阻尼系数。通过仿真结果与理论值比较,证实了该方法的有效性和精确性。该方法成功地运用于大连市某高层楼房的固有频率和粘性阻尼系数的辨识,为该高层楼房健康监测提供了重要的参考依据。