[发明专利]基于地震反应记录尾部数据的结构振动台模型模态参数识别方法

权利要求书

1.一种基于地震反应记录尾部数据的结构振动台模型模态参数识别方法，其特征在于：所述方法是按照以下步骤实现的：

步骤一、结构振动台模型地震反应记录时变分析：

采用AFMM方法分析结构振动模型地震反应加速度记录，得到结构振动台模型地震反应时变情况，分析时将结构振动台模型基底地震动记录看作输入信号，结构振动台模型顶层地震反应记录看作输出信号，跟踪结构振动台模型在地震动作用过程中是否发生了时变反应，如果发生了时变反应则确定进入和退出时变反应的精确时刻点；如果未发生时变反应则不需要分段直接执行步骤三；

步骤二、结构振动台模型地震反应记录分段：

根据上一步找出的进入和退出时变反应的精确时刻点实现结构振动台模型的地震反应记录分段，将整条地震反应记录分为三段，只采用退出时变反应后的尾段记录识别结构振动台模型的模态参数；

步骤三、结构振动台模型的模态参数识别：利用ARX方法识别模型结构传递函数，得到模态频率和阻尼比；

步骤四、结构振动台模型自振特性变化与破坏状态分析：

重复步骤一至步骤三得到每一次地震动输入试验后结构振动台模型的模态参数，得到整个试验过程中自振频率变化趋势，可判定结构振动台模型在各次地震动作用下破坏损伤情况。

2.根据权利要求1所述的一种基于地震反应记录尾部数据的结构振动台模型模态参数识别方法，其特征在于：在步骤一中，采用AFMM方法确定进入和退出时变反应的精确时刻点的具体过程为：

采用系统辨识理论，将结构振动台模型定义为一个时间域内的离散系统，用式（1）所示的状态空间模型来描述：

公式中，θ(t)为在t时刻系统参数向量，为需要计算估计的未知参数；为要识别系统的输入、输出数据，为振动台试验中台面输入到模型结构的加速度记录和模型结构顶层的加速度反应记录，为已知向量；e(t)和w(t)为系统噪声；其中e(t)为高斯白噪声，具有0均值且其方差为R₂；扰动噪声w(t)的方差为R₁，且是一个高斯过程；θ(t)最优解由卡尔曼滤波方法得出，具体计算过程如下：

对i=1,2,…,M

α‾i(t)=αi(t)(R2+φT(t)Pi(t-1)φ(t))·exp(-12ϵi2(t)R2+φT(t)Pi(t-1)φ(t))---(5)]]>

imin=argminiα‾i(t)imax=argmaxiα‾i(t)Pimin(t)=R1+Pimax(t)---(6)]]>

θ‾imin(t)=θ‾imax(t)α‾imin(t)=qαi(t)=1/(Σk=1Mα‾k(t))α‾i(t)---(7)]]>

θ^(t)=Σi=1Mαi(t)θ‾i(t)---(8)]]>

公式（8）中的即为系统参数的估计值，是与时间相关的函数，用来判别被估计系统的参数θ(t)变化情况，从而探测出结构振动台模型发生与退出时变反应的精确时刻点。