基于不完备且受噪音影响的时域测量信号的非线性系统参数识别方法

The complete time domain responses of the civil engineering structure cannot be measured, and there is always noise in the response measurements. It is difficult to perform the dynamic inverse analysis for the civil engineering structure because of the large numbers of the degree of freedoms. Most of the present nonlinear system parameter identification methods are based on the complete time domain responses and cannot process the measurement noise, and the dynamic inverse analysis of the whole structure is needed, which makes the present methods cannot be adopted in civil engineering structure. This project will propose a parameter identification method of nonlinear systems for multiple degree of freedom structure with damper based on incomplete noisy time domain response measurements, which will be valuable for application in civil engineering structures. The sensitivity analysis will be adopted to propose a parameter identification method of nonlinear systems based on the statistical information of the incomplete noisy time domain response measurements, which also can reduce the influence of the measurement noise. The substructural parameter identification method of nonlinear systems will be proposed based on the substructural interface force identification method which is also developed in this project, and this method can identify the nonlinear parameters from the structure which is difficult to perform the dynamic inverse analysis of the whole structure.

现有测量技术无法取得土木工程结构完备的响应信号，并且不能完全消除测量噪音的影响，同时土木工程结构自由度数目庞大整体建模进行反问题分析非常困难。现有非线性系统参数识别方法大都基于完备的测量信号且不能解决测量噪音问题，同时现有方法都基于结构整体模型进行反问题分析，因此并不适用于土木工程结构。本项目以含有滞回阻尼器的多自由度结构为研究载体，在测量信号不完备且受噪音影响的情况下，研究非线系统参数识别方法，研究成果可以为土木工程结构非线性系统参数识别提供理论基础。首先结合灵敏度分析方法和时域信号统计方法，提出基于测量信号统计信息的非线性系统参数识别方法，该方法不需要测量完备的时域信号，同时可以解决测量噪音对识别结果影响的问题。接下来在给出非线性系统子结构界面力识别方法的基础上，拓展该方法并提出非线性系统子结构参数识别方法，最终解决无法整体建模进行反问题分析的结构中非线性系统参数识别问题。

目前我国大量的国民财富都固化为土木工程结构本体，土木工程结构在服役期内的安全状态与民众的日常生产生活息息相关。结构中非线性构件或装置的工作状态直接影响极端灾害下结构的安全性，通过非线性系统参数识别量化评估这些非线性构件和装置的工作状态，对于了解结构的健康状况，以及对于灾后建筑结构迅速评估都有重要意义。时域参数识别方法具有信号易获得和能提供的识别方程多的优点，在非线性参数识别方面具有更大优势。本项目开展了一系列研究解决了时域非线性参数识别方法面临的以下问题：1）信号不完备；2）识别结果受测量噪音影响；3）大型结构反问题分析困难；4）非线性参数难于直接识别。首先提出了两种基于时域信号统计分析的参数识别方法，应用主成分分析和多通道奇异谱分析法结合子空间投影法对时域灵敏度方程进行处理，得到了基于优质统计成分的参数识别方程，解决了不完备信号参数识别方称建立和测量噪音处理两个问题；其次，采用 Newmark 法和 Newton-Raphson 迭代推导建立了基于时域响应信号灵敏度的非线性参数识别方法，初步解决了时域方法长期囿于简单多自由度非线性系统的问题。接着应用主成分分析和子空间投影提高了非线性参数识别的抗噪能力与稳定性；最后，对于含有非线性构件的结构，不考虑构件内部复杂的非线性行为，提出了基于显式 Newmark 方法识别构件施加给结构的非线性恢复力的方法，并利用子结构界面力和部分测量响应实现了目标子结构中非线性构件恢复力的识别。