基于改進粒子濾波算法的Bouc-Wen模型參數在線識別方法

王 濤，劉 媛，潘 毅，孟麗巖，包韻雷

(1.黑龍江科技大學 建筑工程學院，哈爾濱 150022；2. 中國地震局a.工程力學研究所;b. 地震工程與工程振動重點實驗室， 哈爾濱 150080；3. 西南交通大學 土木工程學院， 成都 610031；4. 抗震工程技術四川省重點實驗室， 成都 610031)

土木工程結構及其耗能減震控制元件在大震及超大震作用下表現出強非線性特征[1-2]。受到試驗設備加載能力及試驗費用的制約，傳統結構抗震試驗方法很難準確檢驗大型、復雜結構動力災變過程。結構混合試驗將物理試驗與數值模擬相結合，從而得到整體結構動力響應。目前，結構混合試驗受到了研究者們的廣泛關注[3-4]。受到試驗室作動器數量的限制，數值子結構將不可避免會進入非線性階段，數值模型誤差將會降低混合試驗精度。Bouc-Wen模型采用微分形式的數學表達，非線性模擬精度高和應用普適性強，可以用于模擬結構混合試驗中的數值子結構[5]。然而，Bouc-Wen模型參數本身物理意義并不明確，模型參數值對模型輸出精度具有較大影響，在混合試驗中如何準確給出Bouc-Wen模型參數值是亟需解決的問題。研究者們提出了在線模型更新方法，即利用試驗觀測數據在線識別試驗子結構模型參數，并實時更新數值子結構中Bouc-Wen模型參數[6-7]。

以卡爾曼濾波器為框架的一系列時域在線識別算法，如無跡卡爾曼濾波(unscented Kalman filter, UKF)[8-9]、約束無跡卡爾曼濾波(constrained unscented Kalman filter, CUKF)[10-11]被應用于結構模型更新混合試驗，以實現在線數值模型更新。然而，受到試驗和監測過程中可能存在的非高斯噪聲和Bouc-Wen模型自身強非線性的影響，上述參數識別算法的精度和穩定性會明顯降低，從而影響整體混合試驗結果精度。……