基于自适应无迹卡尔曼滤波的结构损伤在线识别算法

来源：振动与冲击杂志2024年第23期北京时间：

作者：黄可,，孙展，黄杜康，王磊

单位：1．长沙理工大学土木工程学院，长沙410000；2.长沙理工大学南方地区桥梁长期性能提升技术国家地方联合工程实验室，长沙410000

摘要：在运用无迹卡尔曼滤波(UKF)对结构进行损伤识别和健康监测的过程中，噪声往往未知时变，而传统UKF方法在噪声参数选择不当时易出现性能退化及发散的问题。为此，提出一种基于自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)的结构损伤在线识别算法。该算法利用协方差匹配法和遗忘因子法，通过残差和新息序列实时识别并更新测量噪声和过程噪声，在保证噪声矩阵正定性的同时，提高了UKF对结构未知参数和损伤的识别精度。采用桥梁模型和非线性模型的数值算例验证本文方法的有效性。结果表明，本文方法可以有效识别大型土木工程结构和非线性结构的损伤位置和程度，且对时变的噪声具有自适应能力和鲁棒性。<br>

关键词：无迹卡尔曼滤波；损伤识别；噪声识别；结构健康监测