基于联邦扩展卡尔曼滤波的结构损伤识别方法

• 作者: 宋固全 廖群 张纯 徐昌宏 王路丹
• 来源期刊: 振动与冲击
• 学科: 工学
• 关键词: 联邦扩展卡尔曼滤波 损伤识别 传感器故障 残差检验法 分散化滤波
• 年，卷（期）: 2017,（21）
• 页码范围: 185-191,202
• 页数: 8页
• 分类号: TU311
• 字数: 5524字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13465/j.cnki.jvs.2017.21.027

摘要

当结构损伤与传感器故障同时存在时,两者的相互影响会导致损伤识别结果的劣化;为此,提出了一种基于联邦扩展卡尔曼滤波的结构损伤识别算法.利用分散化滤波计算量小、滤波精度高的优点,联邦扩展卡尔曼滤波方法能根据正常的传感器信号准确识别结构的损伤位置与程度,具有良好的鲁棒性;同时利用联邦滤波容错性好的特点,能实现对故障信号的自动检测和剔除,并将剩余的正常子系统进行组合,以继续提供准确的损伤识别结果.梁式结构的数值算例及实验分析验证了该算法的有效性及对故障传感器信号的检测隔离能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋固全	南昌大学建筑工程学院	48	246	8.0	12.0
2	张纯	南昌大学建筑工程学院	25	124	7.0	9.0
3	王路丹	南昌大学建筑工程学院	2	6	1.0	2.0
4	徐昌宏	南昌大学建筑工程学院	1	5	1.0	1.0
5	廖群	南昌大学建筑工程学院	1	5	1.0	1.0