[發(fā)明專利]基于改進自適應粒子濾波的傳感器故障和結構損傷識別方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811530740.0
• 申請日: 2018-12-14
• 公開（公告）號: CN109657329B
• 公開（公告）日: 2022-02-22
• 發(fā)明（設計）人: 劉綱;李天之;蔣偉;高凱;王驚華;唐偉;于浩然
• 申請（專利權）人: 重慶大學
• 主分類號: G06F30/23
• 分類號: G06F30/23;G06F30/25;G01D18/00
• 代理公司: 重慶天成卓越專利代理事務所(普通合伙) 50240
• 代理人: 路寧

本發(fā)明提出了一種基于改進自適應粒子濾波的傳感器故障和結構損傷識別方法，包括以下步驟：S1，根據(jù)土木結構的物理特性、有限元模型或系統(tǒng)辨識的方法形成結構損傷識別模型和傳感器故障診斷模型；S2，運用上述兩個方程和改進自適應粒子濾波處理傳感器收集的數(shù)據(jù)，得到結構參數(shù)與傳感器參數(shù)；S3，直接通過參數(shù)得到傳感器故障或結構損傷的具體情況。

技術領域

本發(fā)明涉及土木工程領域與計算機領域，是一種基于改進自適應粒子濾波的傳感器故障和結構損傷識別方法。

背景技術

近年來，由于工程結構健康監(jiān)測系統(tǒng)的快速發(fā)展，越來越多的大型土木結構中都會安裝傳感器，我們通過傳感器測量的數(shù)據(jù)對結構的安全性、可靠性進行評估。通常來說，結構的使用壽命多達幾十年甚至上百年，然而，傳感器的使用壽命時間較短，僅數(shù)年。所以，在健康監(jiān)測系統(tǒng)的運營過程中，將不可避免地存在傳感器故障的情況，表1是幾種常見的傳感器故障模型，其中y_k,分別是第k個時間步的實際輸出值和真實輸出值，w_k是第k個時間步的測量噪聲，a和b是傳感器參數(shù)。

表1傳感器故障模型

當傳感器發(fā)生故障時，若我們?nèi)匀恢苯訉ζ錅y量的信號進行分析，結構很可能被錯判為損傷。因此，我們應同時對結構和傳感器的健康狀況進行評估，這也是故障診斷的目標之一。在健康監(jiān)測領域中，參數(shù)識別這一技術被廣泛用于評估結構損傷，結構剛度一般被視為結構損傷的指標。但在以前的工作中，幾乎沒人考慮過傳感器故障給土木結構的損傷識別帶來的影響。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明旨在至少解決現(xiàn)有技術中存在的技術問題，特別創(chuàng)新地提出了一種基于改進自適應粒子濾波的傳感器故障和結構損傷識別方法。

為了實現(xiàn)本發(fā)明的上述目的，本發(fā)明提供了一種基于改進自適應粒子濾波的傳感器故障和結構損傷識別方法，包括以下步驟：

S1，根據(jù)土木結構的物理特性、有限元模型或系統(tǒng)辨識的方法形成結構損傷識別模型和傳感器故障診斷模型；

S2，運用上述兩個方程和改進自適應粒子濾波處理傳感器收集的數(shù)據(jù)，得到結構參數(shù)與傳感器參數(shù)；

S3，直接通過結構參數(shù)與傳感器參數(shù)得到傳感器故障或結構損傷的具體情況。

優(yōu)選的，所述S1包括以下步驟：

為識別土木結構的特定參數(shù)，結構參數(shù)m_k通常被增加到狀態(tài)值x_k中以形成新狀態(tài)向量z_k；

結構損傷識別模型則為

其中包括狀態(tài)值x_k對應的過程噪聲v_k和結構參數(shù)m_k對應的過程噪聲θ_k，u_k是第k個時間步的輸入值，y_k是第k個時間步的輸出值，f(·)和h(·)分別是過程函數(shù)和觀測函數(shù)。

在結構損傷識別模型中，傳感器始終被認為是健康的，僅用該模型難以實現(xiàn)傳感器故障診斷，因此，在狀態(tài)向量x_k中加入第一傳感器參數(shù)a和第二傳感器參數(shù)b，首次提出了一種新的傳感器模型，即傳感器故障識別模型，其中a主要針對增益故障，b則考慮偏差故障和常數(shù)故障。

其中，a_k和b_k第k個時間步的傳感器參數(shù)，θ_1(k)和θ_2(k)分別是第一傳感器參數(shù)a_k和第二傳感器參數(shù)b_k的過程噪聲，第k+1個時間步的狀態(tài)值為x_k+1、第一傳感器參數(shù)為a_k+1和第二傳感器參數(shù)b_k+1。