单位文秘网 2021-07-24 08:08:37 点击: 次
思想来解决工程中的载荷识别问题,由于卡尔曼滤波器要求识别结果存在连续性,因此此算法无法识别随机载荷,只限于识别连续性载荷。冲击载荷作用时间极短,系统动力学模型难于准确建立,且本文提出的算法复杂度较高,因此不适合识别冲击载荷。本文以高斯白噪声为噪声处理对象,在工程应用中可能伴随其他类型的噪声,对其他类型的噪声,国内外已有多种处理方法,可以通过将其转化为高斯白噪声之间的相互组合或者应用改进版的卡尔曼滤波器来解决这个间题。卡尔曼滤波器原理导致2~3个采样间隔的系统延迟,为了抑制延迟特性可以采用实时调节参数γ的自适应卡尔曼滤波器或者迭代卡尔曼滤波器,但是上述方法在降低系统延迟的同时会造成系统抑制误差能力下降的缺陷。针对识别结果中初值误差较大的问题,可以通过调节系统初始化参数来进行优化。非线性梁系统的载荷识别研究中,由于刚度矩阵根据节点状态实时变化,因此需要安装较多的传感器,可以通过粘贴分布式光纤来监测变形和识别载荷,传感器也可以换为同等数量的速度传感器、加速度传感器或者其他类型传感器。文章提出的算法具有较好的稳定性和收敛性能,过程中无累积误差,对开始载荷是静态还是非静态并无要求。
3实验验证
以末端受非线性弹簧约束的悬臂梁作为实验对象,实验梁参数如表4所示,将梁离散化为3个单元,每个单元内贴2个光纤光栅传感器,共计将6个光纤光栅传感器贴于梁表面,利用其测得的应变值作为观测值,对提出的理论进行实验验证。非线性弹簧在此选用变截面弹簧,固定在梁末端,随着悬臂梁的变形而产生压缩或拉伸,悬臂梁末端的位移即为弹簧变化量,在实验进行前对此弹簧进行力学性能测试,其力学性能如图8所示。在梁末端安装激振器,在激振器上安装力传感器,从而测得激振器对梁施加的载荷大小并以此作为理论值。
实验过程:信号发生器输出正弦信号,正弦信号经过功率放大器令激振器输出正弦位移,FBG响应值通过MOI解调仪解调,输出信号传输到上位机,通过载荷识别算法在线估计载荷。同时力传感器信号经过NI数据采集卡传输到上位机并与载荷识别值进行对比。在此过程中采样频率设为100Hz。实验装配图如图9所示,载荷识别结果如图10所示。
由于激振器施加的是正弦位移,若是线性系统则载荷应为正弦信号,非线性弹簧使载荷呈现非正弦变化的现象。實验结果表明,识别的载荷在幅值上具有微小的误差,识别结果基本能反映真实载荷。在载荷的反复加载中,总体未出现发散趋势。在此实验中造成误差的原因较多,如梁模型的有限元离散化受自由度数目限制,实验仪器存在不稳定及固有误差。
4结论
本文针对非线性梁系统的载荷识别,提出了一种基于CKF的载荷识别算法,此算法只需前一时刻的估计值和当前时刻的观测值即可估计当前时刻的载荷。算法建立在卡尔曼滤波器的体系下,利用其抑制高斯白噪声的优势来估计载荷,在载荷识别的过程中,能够同时很好地对结构状态进行估计,因此可以有效地与系统最优化控制结合起来,满足在健康监测的同时对系统进行控制的要求。仿真数据表明:该算法识别精度高,抗干扰性能好。实验结果表明算法在工程中可以有效使用,识别结果基本能反映真实载荷。
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