[发明专利]一种最小采样方差粒子滤波的混凝土冻融寿命预测方法

权利要求书

1.一种最小采样方差粒子滤波的混凝土冻融寿命预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1、以单段模式的相对动弹性模量衰减模型为基础，构建描述多因素冻融损伤劣化规律的状态方程及其噪声模型；

步骤2、采用超声波无损检测方法，对混凝土中的超声波声时进行监测；通过相对动弹性模量与超声波声时之间的关系，构建观测方程；同时，结合步骤1中的状态方程，构建描述冻融劣化的状态空间模型；

每一试件在多因素冻融循环开始前，先进行一次超声无损检测，采集基准声时；

步骤3、判断声时检测是否更新，以进行寿命预测；

对模型参数和粒子群进行初始化；在多因素冻融循环过程中，

若未进行超声无损检测，则将粒子群代入状态方程中，生成先验估计，再将先验估计与粒子权值进行加权求和，获得后验估计，并更新粒子群，后验估计可看作是冻融循环次数的预测值；

若进行超声无损检测，获得新的声时信号，则将t时刻粒子群代入状态空间模型中，生成N个声时预测值；令声时预测值与实验检测值作差，假设差值满足高斯分布，即可计算得到N个声时预测值对应的归一化权值；

具体包括：

对模型参数和粒子群进行初始化，此时权值N为粒子个数；

在多因素冻融循环t+1时刻，若未进行超声无损检测，则将t时刻粒子群代入状态方程中，生成先验估计再将先验估计与粒子权值进行加权求和，如公式(5)所示，获得后验估计并更新迭代粒子相对动弹性模量的后验估计可看作是冻融循环次数的预测值；

若多因素冻融循环t+1时刻进行了超声无损检测，获得新的超声波声时T_t+1，则将t时刻粒子群代入状态空间模型中，生成N个超声波声时预测值令声时预测值与实验检测值T_exp作差，若差值满足高斯分布即可计算得到N个声时预测值对应的归一化权值

步骤4、将粒子权值大于1/N的粒子进行复制，获得复制粒子群，其粒子数为L；

步骤5、从原始粒子群中提取复制粒子群后，计算残余的粒子群权值，获得残差粒子群，残差粒子群由残余的粒子群及其权值组成；

步骤6、最小方差重采样；根据权值大小，对残差粒子群进行排序，并利用TopRank函数从残差粒子群中采样出N-L个权值最大的粒子，即MSV粒子，重采样后的粒子权值为1/N；

步骤7、预测与更新；对复制粒子群、MSV粒子群与其相应的权值进行加权求和，即可获得冻融寿命预测值；将粒子数量为N-L的复制粒子群与数量为L的MSV粒子群相结合，使粒子数总数维持为N个，并将这两个粒子群作为更新粒子群，同时对相对动弹性模量状态值、损伤初速度、粒子权值及粒子个数进行更新；

步骤8、将更新粒子群作为迭代粒子群，重复步骤3至7，直至达到设定条件，停止冻融实验与预测过程；上述过程所经历的总时间即为混凝土冻融的剩余寿命。

2.根据权利要求1所述的最小采样方差粒子滤波的混凝土冻融寿命预测方法，其特征在于，步骤1中，状态方程的表达式为：

公式(1)中，E_t表示冻融循环t时刻的相对动弹性模量；C表示损伤加速度，A表示损伤初速度，二者可通过实验拟合获得；Δt表示t时刻与t+1时刻的时间间隔；ω_tυ1表示加性的零均值高斯白噪声，满足为状态噪声方差。

3.根据权利要求2所述的最小采样方差粒子滤波的混凝土冻融寿命预测方法，其特征在于，步骤1中，定义基准损伤加速度C₀为常数，基准损伤初速度A₀满足高斯分布，如公式(2)所示：

公式(2)中，mean(·)表示均值函数，Q表示冻融实验试件个数，Var(·)表示方差函数。

4.根据权利要求2或3所述的最小采样方差粒子滤波的混凝土冻融寿命预测方法，其特征在于，步骤2中，观测方程的表达式为：

公式(3)中，T_t表示冻融循环t时刻的超声波声时，T₀表示冻融循环开始前，通过超声法所测得的基准声时；υ_t+1表示观测噪声，满足为状态噪声方差，定义观测噪声υ_t+1为零均值高斯白噪声；

结合公式(1)，构建状态空间模型，如公式(4)所示：