[发明专利]基于改进自适应粒子滤波的传感器故障和结构损伤识别方法

权利要求书

1.一种基于改进自适应粒子滤波的传感器故障和结构损伤识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，根据土木结构的物理特性、有限元模型或系统辨识的方法形成结构损伤识别模型和传感器故障诊断模型；

所述S1包括以下步骤：

为识别土木结构的特定参数，结构参数m_k被增加到状态值x_k中以形成新状态向量z_k；

结构损伤识别模型则为

其中包括状态值x_k对应的过程噪声v_k和结构参数m_k对应的过程噪声θ_k，u_k是第k个时间步的输入值，y_k是第k个时间步的输出值，f(·)和h(·)分别是过程函数和观测函数；

在结构损伤识别模型中，传感器始终被认为是健康的，仅用这一模型难以实现传感器故障诊断，因此，在状态向量x_k中加入第一传感器参数a和第二传感器参数b，提出了一种新的传感器模型，即传感器故障识别模型，其中a主要针对增益故障，b则考虑偏差故障和常数故障；

其中，a_k和b_k是第k个时间步的传感器参数，θ_1(k)和θ_2(k)分别是第一传感器参数a_k和第二传感器参数b_k对应的过程噪声，第k+1个时间步的状态值为x_k+1、第一传感器参数为a_k+1和第二传感器参数b_k+1；

S2，运用上述结构损伤识别模型和传感器故障诊断模型和改进自适应粒子滤波处理传感器收集的数据，得到结构参数与传感器参数；

改进自适应粒子滤波为：

S2-1、生成粒子：生成N个粒子每个粒子的新状态向量为：

其中第k-1个时间步的有效粒子数是N_eff(k-1)；

S2-2、更新权值：计算权值随后更新有效粒子数N_eff(k)；

S2-3、变异算子：根据权值的大小，将之降序排列，形成权值集合以第N_eff(k)个有效粒子的权值为基准权值，权值大于该基准权值的粒子是大权值粒子保持不变，权值集合中权值小于该基准权值的粒子是小权值粒子加以改动；

其中为改动前的小权值粒子，为改动后的粒子；是新生成的过程噪声的集合，改动后的粒子和改动前的大权值粒子生成新的粒子集合，用于执行S2-4至S2-5；

S2-4、更新权值：计算权值，并再次计算第k个时间步有效粒子数N_eff(k)；

S2-5、重采样：将大权值粒子进行复制、繁殖，同时去除小权值粒子，最后得到后验分布p(z_k|y_1:k)；

S3，直接通过结构参数与传感器参数得到传感器故障或结构损伤的具体情况。