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基于卡尔曼滤波和统计分析的简支梁桥损伤识别研究
| 论文题名： | 基于卡尔曼滤波和统计分析的简支梁桥损伤识别研究 |
| 关键词： | 简支梁桥;损伤识别;卡尔曼滤波;主成分分析;因子分析 |
| 摘要： | 桥梁损伤识别的研究是当前结构健康监测领域中非常重要的一部分。在实际的工程检测中，测试信号必然会受到测量噪声的影响，从而导致损伤识别精度变差。为了降低桥梁损伤检测中测量噪声对识别结果的影响，提高识别精度，本文将卡尔曼滤波和统计分析方法结合起来，在降低噪声对响应信号影响的同时，识别出简支梁桥结构的损伤位置和损伤程度，具体工作如下： (1)提出了移动荷载作用下基于卡尔曼滤波和主成分分析的简支梁桥损伤识别方法。首先用卡尔曼滤波对结构的加速度响应进行降噪处理后，再利用D-S证据理论融合计算降噪信号主成分的统计特征来得到最终的损伤识别指标。同时，提出了一种估计信号噪声方差的方法以提高卡尔曼滤波的降噪精度。通过数值算例和模型实验结果表明，所用卡尔曼滤波算法具有良好的降噪效果，并且所提方法可以在有效降低噪声影响的基础上，成功识别简支梁桥的损伤位置。 (2)为了在未知噪声强度的条件下对信号进行降噪，提出了移动荷载作用下基于因子分析的简支梁桥损伤识别方法。通过提取结构响应的特殊因子以达到信号降噪的目的，并采用D-S证据理论融合计算特殊因子的统计特征来构造损伤指标。通过数值算例研究了噪声、测点稀疏、车辆移动速度以及车辆重量对损伤识别产生的影响，发现只有车速过高或过低以及测点较为稀疏时会对识别精度产生较大影响，通过绘制车速和车重的影响干扰率曲线说明了车速和车重对损伤识别效果的影响规律。最后通过实验验证了此方法的有效性。 (3)在对结构损伤位置识别研究的基础上，提出了基于扩展卡尔曼滤波的简支梁桥损伤程度识别方法。利用结构损伤处的位移响应作为系统观测量，以单元损伤因子作为系统状态量，通过扩展卡尔曼滤波识别出结构的损伤因子，进而得到结构的损伤程度。数值算例结果表明此方法具有良好的噪声鲁棒性，并通过实验验证了方法的有效性。 |
| 作者： | 王志宇 |
| 专业： | 桥梁与隧道工程 |
| 导师： | 张素侠 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 天津大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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