基于扩展卡尔曼滤波器的拉索时变索力历程识别方法

摘要

一种基于扩展卡尔曼滤波器的拉索时变索力历程识别方法，如下：利用建立的考虑拉索端部位移和抗弯刚度的拉索运动方程，选择若干阶拉索振动的控制模态，将拉索的横向振动离散为振型函数和广义坐标的形式，利用包含拉索索力的扩展状态变量，将拉索振动微分方程转化为状态空间方程，基于拉索加速度的观测方程和实际桥梁拉索的监测加速度时程曲线，采用扩展卡尔曼滤波器的预测过程和更新过程，实时识别拉索时变索力历程，同时本发明可以实现在已知或未知外界激励(风荷载和其他环境荷载)监测数据的情况下时变索力历程的辨识。本方法能够对时变索力历程进行准确的实时识别，尤其适用于拉索的在线评估。

主权项

一种基于扩展卡尔曼滤波器的拉索时变索力历程识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：传感器安装及控制模态辨识；在拉索的平面内或平面外布设一个或多个加速度传感器，针对加速度传感器一个通道的一段加速度时程曲线，计算其功率谱，辨识拉索基频以及其他频率成分，利用功率谱的幅值辨识拉索振动的控制模态；步骤2：建立拉索状态空间系统方程和观测方程；根据拉索的物理特性：拉索长度、单位长度质量、恒荷载索力，拉索振动控制模态和加速度传感器安装信息，建立拉索状态空间系统方程和观测方法；步骤3：在已知监测风荷载输入和加速度响应输出的情况下，根据k‑1步的最优估计值和系统方程计算第k步状态变量初步估计值，初步估计状态变量的协方差估计值通过系统方程的线性化得到，采用观测的拉索加速度响应，计算观测变量的初步预测误差，根据卡尔曼增益更新第k步状态变量及其协方差的最优估计值；若拉索外界激励信息未知，将风荷载等外界激励视为系统噪声的一部分，改写拉索振动状态空间系统方程，重复步骤1‑3，同样采用扩展卡尔曼滤波器的预测过程和更新过程识别拉索时变索力。