基于本征正交分解和卡尔曼滤波的结构损伤识别

目前已有损伤识别方法难以实现对结构的实时、准确地健康监测,针对这一问题发展了一种基于本征正交分解(proper orthogonal decomposition,POD)与卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)相结合的POD-KF方法,对动载荷作用下的结构损伤识别进行了研究。该方法利用KF方法在线更新降阶模型的子空间,解决未知载荷作用下多自由度结构动力分析计算量大且难以收敛的问题,仅利用结构响应实时跟踪损伤的演化并对其进行定位,不需要耗时的再训练阶段;并以六层剪切型框架为例开展了数值模拟研究,验证了所发展理论与数值算法的有效性,结果表明所提出的方法在减少计算量的同时,能够保证较高的精度,有效地识别出剪切型建筑结构损伤的位置和严重程度,且能够有效抑制响应信号中的噪声,同时在处理微小损伤时仍具有较高的精度。