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申请/专利权人：长沙理工大学

摘要：本申请公开了一种非线性结构的实时监测方法、装置、设备及存储介质，本方法将未知的外激励、结构参数和结构状态联合，通过构建包含未知的外激励、结构参数向量和结构状态向量三向量联合的增广状态向量，根据实际采集的部分加速度响应和增广状态向量，采用无迹卡尔曼滤波实现未知的结构状态、结构参数和外激励的实时预估。本方法可用于受地震等荷载作用的工程结构，以便实时了解结构的健康状态，为结构评估提供有效保障。

主权项：1.一种非线性结构的实时监测方法，其特征在于，所述非线性结构的实时监测方法包括如下步骤：实时采集非线性结构在外激励作用下产生的部分加速度响应；将所述非线性结构的结构参数和所述外激励模拟为随机游走模型，并根据所述随机游走模型，构建由结构参数向量、所述外激励和所述非线性结构的状态向量组成的增广状态向量；其中：根据所述外激励和第一高斯白噪声，将所述外激励模拟为随机游走模型；以及，确定所述非线性结构的结构参数，根据所述结构参数和第二高斯白噪声，将所述结构参数模拟为随机游走模型；根据所述部分加速度响应和所述增广状态向量，采用无迹卡尔曼滤波实时预估非线性结构的结构状态、结构参数和所述外激励，其中：根据当前时刻的状态估计和误差协方差，采用无迹变换生成所述增广状态向量的第一sigma点集并计算对应的权值；将所述第一sigma点集转换成状态预测向量，并根据所述权值合并所述状态预测向量得到向前一步的状态估计并计算对应的误差协方差；根据所述向前一步的状态估计及其对应误差协方差采用无迹变换生成所述状态预测向量的第二sigma点集；将所述第二sigma点集转换成sigma点对应的测量预测向量，并根据所述权值合并所述sigma点对应的测量预测向量得到测量预测；根据所述向前一步的状态估计、所述状态预测向量、所述sigma点对应的测量预测向量和所述测量预测计算测量预测协方差和状态-测量协方差；根据所述测量预测协方差和状态-测量协方差计算卡尔曼增益；根据所述向前一步的状态估计、所述卡尔曼增益、所述部分加速度响应和所述测量预测计算下一时刻的状态估计，以便从所述下一时刻的状态估计中获得下一时刻的结构状态、结构参数和外激励；其中，所述当前时刻和所述下一时刻之间间隔一个采样时间段。

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权利要求：

百度查询： 长沙理工大学 一种非线性结构的实时监测方法、装置、设备及存储介质