基于KF的非线性结构响应重构和外激励识别研究

摘要：

对于土木结构,由于受各种条件限制,往往难以得到所有自由度上的实测动力响应.卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)能够实现部分自由度观测下的结构状态估计,然而,经典KF需要已知外激励信息,同时不适用于非线性结构.为克服上述不足,提出了基于KF的非线性结构动力响应重构和外激励识别方法,该方法通过引入投影矩阵,获得了一种不显示包含外激励的修正的观测方程,并通过融合有限加速度和位移响应,解决了在线识别时的低频漂移问题,从而实现了KF原理下的非线性结构动力响应的实时重构和外荷载的有效识别.通过装有磁流变阻尼器的10层剪切型结构和5跨平面桁架结构的数值算例验证了该方法的有效性和可靠性.结果 显示,对于不同的非线性系统,在不同的噪声水平和荷载形式下,本文方法通过融合部分加速度和位移响应,均能够有效解决识别过程中的漂移问题,并实现结构响应重构和荷载识别.

关键词：非线性结构、实时响应重构、卡尔曼滤波、未知激励识别、数据融合

所属期刊栏目：41

分类号：TU312.1(建筑结构)

资助基金：国家自然科学基金青年基金项目;湖南省自然科学基金青年科学基金项目

在线出版日期：2020-12-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：143-149