卡尔曼滤波非线性识别

资 源 简 介

卡尔曼滤波非线性识别

详 情 说 明

卡尔曼滤波非线性识别在土木工程健康监测中的应用

卡尔曼滤波作为一种经典的状态估计算法，在工程结构健康监测领域发挥着重要作用。传统的卡尔曼滤波适用于线性系统，但实际工程结构往往表现出非线性行为，如地震作用、材料劣化或局部损伤引起的刚度退化。因此，非线性卡尔曼滤波的识别能力成为结构健康监测的关键技术之一。

在土木工程中，非线性卡尔曼滤波主要用于结构损伤识别。通过实时采集结构的振动响应数据（如加速度、位移等），并结合系统的非线性动力学模型，卡尔曼滤波能够逐步修正状态估计误差，进而辨识结构的参数变化。例如，当桥梁或建筑出现裂缝或连接件松动时，其刚度或阻尼特性会发生变化，非线性卡尔曼滤波可以通过观测数据与模型预测的差异，定位损伤位置并量化损伤程度。

常见的非线性卡尔曼滤波变体包括扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）。EKF通过局部线性化处理非线性问题，计算效率较高，但对强非线性系统可能精度不足；UKF则基于无迹变换，更适用于高度非线性系统，但计算量相对较大。在实际工程中，需根据结构特性和监测需求选择合适的算法。

非线性卡尔曼滤波的优势在于能够处理噪声干扰下的时变系统，并实现实时监测。然而，其性能高度依赖模型的准确性，若初始模型偏差较大，可能导致误识别。因此，结合机器学习或数据驱动方法优化模型参数，是当前研究的重点方向之一。