基于改进稀疏正则化的扩展卡尔曼滤波损伤识别研究
来源：中国血液净化杂志2021年第12期北京时间：
作者：黄杰忠, 孔维琛, 李东升, 王亚飞, 张纯, 李宏男
单位：1. 汕头大学 土木与环境工程系, 广东 汕头 515063;2. 广东省结构安全与监测工程技术研究中心, 广东 汕头 515063;3. 中铁大桥科学研究院有限公司 桥梁结构健康与安全国家重点实验室, 湖北 武汉 430034;4. 南昌大学 建筑工程学院, 江西 南昌 330031;5. 大连理工大学 建设工程学部, 辽宁 大连 116024"],"fundList_en":["National Key Basic Research Program of China (973 Program) (2015CB057704); National Natural Science Foundation of China (51578107, 51778103, 52070824); State Key Laboratory of Structural Health and Safety of Bridges Open Subjects (BHSKL20-10-KF); Shantou University Research Start-up Foundation (NTF18012, NTF21019)
摘要：基于传统扩展卡尔曼滤波方法（EKF）的损伤识别过程是一个典型的反问题求解，反问题的不适定性使EKF识别结果容易受噪声干扰，导致EKF算法收敛困难、识别精度下降。基于<i>l</i><sub>1</sub>正则化的EKF算法在一定程度上可以缓解此问题，但其不能获得足够准确的稀疏解。为此，提出了一种改进稀疏正则化的EKF方法。该方法采用Arctangent罚函数代替<i>l</i><sub>1</sub>范数以施加损伤稀疏性约束；通过伪测量技术将稀疏性约束嵌入到EKF中，获得施加约束方程后的递推解。采用3层剪切结构和悬臂梁2个试验算例验证了该方法的有效性。研究结果表明：即使在噪声干扰下，所提方法也可以准确识别出结构损伤；相比传统<i>l</i><sub>1</sub>正则化EKF方法，该方法需要的观测信息更少，能获得更准确的稀疏解。
关键词：桥梁工程,损伤识别,扩展卡尔曼滤波,l1正则化,伪测量技术,反问题
基金资助：国家重点基础研究发展计划（“九七三”计划）项目（2015CB057704）；国家自然科学基金项目（51578107，51778103，52070824）；桥梁结构健康与安全国家重点实验室开放课题项目（BHSKL20-10-KF）；汕头大学科研启动基金项目（NTF18012，NTF21019）
