未知激励下非线性结构损伤识别——基于扩展卡尔曼方法

摘要

近年来，通过结构的动力参数（主要是刚度参数）的变化，进行结构损伤的识别引起了广泛关注。然而实际结构并非标准的线性结构。本文考虑实际结构的非线性因素，选用Bouc-Wen非线性模型，依次采用扩展卡尔曼对含非线性参数的增广状态向量进行估计并使用最小二乘估计法对未知外部激励进行递推, 据此进行在未知激励下的非线性结构参数的识别。文章对结构非线性模型和结构部分层间非线性模型两种情况分别进行数值模拟，以三层剪切框架模型模拟全结构非线性，以四层剪切框架模型（三四层间非线性）模拟部分层间非线性。两个算例均表明,该方法对激励未知的非线性结构，无论其非线性表现在结构的哪个位置，都能够很好地识别结构参数且具有较高的精度。这样可通过结构参数的变化，对结构局部损伤进行有效的识别与定位。