结构监测
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基于随机减量法的结构自由衰减响应提取平台
本系统旨在实现随机减量法（Random Decrement Method, RDM）的核心算法，用于从结构在环境激励或未知平稳随机激励下的振动响应信号中提取出等效的自由衰减响应信号。该功能通过设定特定的触发条件（如位移触发、过零触发或斜率触发），在原始响应时间序列中搜索并截取满足条件的信号片段。通过对海量截取片段进行同步叠加和平滑平均处理，利用统计学原理使信号中的随机激励成分相互抵消为零，从而剥离出由系统初始状态决定的相干成分，即得到反映系统动力特性的随机减量签名信号。此过程无需获知具体的输入激励数据，能 -
基于EKF与UKF的土木工程结构参数辨识与损伤诊断系统
该项目专门针对土木工程结构在环境激励或强震作用下的动力响应特征，开发了一套基于非线性卡尔曼滤波理论的结构健康监测与损伤识别方案。其核心功能是通过实时处理传感器采集的加速度、速度或位移时程信号，在线估计结构系统的关键物理参数，如非线性刚度、阻尼系数以及本构模型参数。系统首先构建非线性状态空间模型，采用参数扩展技术将待识别的物理参数与位移、速度等状态量整合，构建增广状态向量。通过扩展卡尔曼滤波（EKF）或无迹卡尔曼滤波（UKF）算法，在存在测量噪声和过程噪声的环境下，利用预测-校正机制实现对结构损伤演化过程的实时跟踪。该项目能够有效捕获结构在极端载荷下的刚度退化轨迹，并能够对多自由度复杂结构的损伤位置和损伤程度进行定量评估。系统的应用领域涵盖超高层建筑的抗震监测、大跨度桥梁的健康诊断以及工程结构的精细化动力特性辨识，通过该算法可以显著提高结构损伤识别在噪声干扰下的精度与稳定性，为结构的维修加固和安全性评估提供核心算法支撑。
