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基于自适应卡尔曼滤波方法的结构损伤识别实验研究
  • 期刊名称:周丽, 吴新亚, 尹强, 汪新明, 基于自适应卡尔曼滤波方法的结构损伤识别实验研究, 振动工程学报,
  • 时间:0
  • 分类:N945.14[自然科学总论—系统科学] O327[理学—一般力学与力学基础;理学—力学]
  • 作者机构:[1]南京航空航天大学航空宇航学院,江苏南京210016
  • 相关基金:国家自然科学基金(50478037,10572058)和博士学科点专项科研基金(20050287016)资助项目
  • 相关项目:基于无线智能传感器网络复合材料结构健康监测的先进损伤识别技术
中文摘要:

通过一系列的实验,分析了自适应卡尔曼滤波方法在结构损伤识别中的有效性和准确性。实验中为了模拟结构在振动过程中的突然损伤,提出了一种模拟在线损伤的刚度元件装置,该装置可以实现结构在振动过程中刚度发生突然变化。通过对实验结构在不同激励下的各种损伤情况进行模拟,并对测量数据进行分析,结果表明,自适应卡尔曼滤波方法能够有效地追踪结构参数的变化,从而识别出结构的损伤,包括损伤的位置、大小和发生时刻,具有较高的实际应用价值。

英文摘要:

In this paper, a series of experimental studies were presented to verify the capability of the AEKF approach in identifying the structural damage by conducting a series of experimental tests. To simulate structural damages during the test, an innovative stiffness element device is proposed to reduce the stiffness of some stories. Different damage scenarios have been simulated and tested. Experimental results demonstrate that the AEKF approach is capable of tracking the variation of structural parameters leading to the detection of structural damages, including the damage time instants, locations and severity.

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