应用高斯粒子滤波器的桥梁可靠性在线预测-哈尔滨工业大学学报.pdf

第４８卷　 第６期 哈　 尔　 滨　 工　 业　 大　 学　 学　 报 Ｖｏｌ４８ Ｎｏ６ 　 　 ２０ １６年６月 ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＨＡＲＢＩＮ ＩＮＳＴＩＴＵＴＥ ＯＦ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ Ｊｕｎ． ２０１６ 　 　 　 　 　 　 ｄｏｉ：１０．１１９１８／ ｊ．ｉｓｓｎ．０３６７⁃６２３４．２０１６．０６．０２６ 应用高斯粒子滤波器的桥梁可靠性在线预测 １，２ １，２ ３ 樊学平 ，刘月飞 ，吕大刚 （１．西部灾害与环境力学教育部重点实验室（兰州大学），７３００００ 兰州 ；２．兰州大学 土木工程与力学学院， ７３００００兰州；３． 结构工程灾变与控制教育部重点实验室（哈尔滨工业大学），１５００９０ 哈尔滨） 摘　 要：为采用实时监测信息对桥梁结构构件的可靠性进行动态预测分析，应用健康监测系统的长期大量监测数据，建立了 基于监测数据的动态模型（监测方程与状态方程），引入混合高斯粒子滤波器（ＭＧＰＦ），基于粒子滤波方法、贝叶斯方法以及动 态模型，对监测信息状态变量的后验分布参数和监测值的一步向前预测分布参数进行预测分析．混合高斯粒子滤波方法通过 重抽样技术，提高了动态模型的预测精度．基于实时监测信息可以不断修正抽样粒子的权重，进而解决粒子退化问题．最后基 于实时预测的分布参数，结合一次二阶矩（ＦＯＳＭ）方法，对桥梁结构构件的可靠性进行在线动态预测分析． 关键词：监测数据；动态模型；混合高斯粒子滤波器；贝叶斯方法；可靠性预测 － － － 中图分类号：ＴＵ３９１；ＴＵ３９２．５ 文献标志码：Ａ 文章编号：０３６７ ６２３４（２０１６）０６ ０１６４ ０６ Ｏｎ⁃ｌｉｎｅ ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｏｆ ｂｒｉｄｇｅｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｇａｕｓｓｉａｎ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｆｉｌｔｅｒ １，２ １，２ ３ ＦＡＮ Ｘｕｅｐｉｎｇ ，ＬＩＵ Ｙｕｅｆｅｉ ，ＬÜ Ｄａｇａｎｇ （１．Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ Ｍｅｃｈａｎｉｃｓ ｏｎ Ｄｉｓａｓｔｅｒ ａｎｄ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｉｎ Ｗｅｓｔｅｒｎ Ｃｈｉｎａ（Ｌａｎｚｈｏｕ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ），Ｍｉｎｉｓｔｒｙ ｏｆ Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ， ７３００００ Ｌａｎｚｈｏｕ，Ｃｈｉｎａ；２． Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｃｉｖｉｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ｍｅｃｈａｎｉｃｓ，Ｌａｎｚｈｏｕ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，７３００００ Ｌａｎｚｈｏｕ，Ｃｈｉｎａ；３． Ｋｅｙ Ｌａｂ ｏｆ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｂｅｈａｖｉｏｒ ａｎｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ （Ｈａｒｂｉｎ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ），Ｍｉｎｉｓｔｒｙ ｏｆ Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ，１５００９０ Ｈａｒｂｉｎ，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏ ｄｙｎａｍｉｃａｌｌｙｐｒｅｄｉｃｔｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｂｒｉｄｇｅｍｅｍｂｅｒｓｗｉｔｈｒｅａｌ⁃ｔｉｍｅｍｏｎｉｔｏｒｅｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｗｉｔｈｔｈｅｌｏｎｇ⁃ ｔｅｒｍ ｍａｓｓ ｍｏｎｉｔｏｒｅｄｄａｔａｏｆ ｈｅａｌｔｈｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍ，ｔｈｅｄａｔａ⁃ｂａｓｅｄｄｙｎａｍｉｃｍｏｄｅｌｉｎｃｌｕｄｉｎｇｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｅｑｕａｔｉｏｎ ａｎｄ ｓｔａｔｅ ｅｑ