[发明专利]分布动载荷识别方法、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种分布动载荷识别方法，其特征在于，包括：

S10、对分布动载荷的空间变量小波分解；

S20、将分布载荷转化为节点载荷；

S30、利用未知激励下的卡尔曼滤波方法估计结构加速度响应和估计结构应变响应；

S40、获得最优小波系数及最优时间函数；以及

S50、利用最优小波系数及最优时间函数获得分布动载荷识别值；

其中，S10具体为：施加在一维梁上的分布动载荷表示为：F(z,t)＝f(z)·p(t)；其中，f(z)指空间变量，p(t)为时间函数；

将空间变量f(z)使用小波分解，保留低频成分，得到：

其中，m指沿梁纵向分布离散点的个数，f(z_n)表示在第n个离散点处的空间分布，J为小波变换的分解层数，l指小波系数的个数，φ_J,l(z)＝2^J/2φ(2^Jz-l)为小波变换的尺度函数，c_J,l为分解J层时的小波系数；

其中，S30具体为：对于结构参数已知的一维梁，其结构质量矩阵M，结构阻尼矩阵C和结构刚度矩阵K均为已知，构建t时刻该一维梁的运动方程：

其中，和x分别是结构的加速度、速度、位移向量，η(c_J,l)为与小波系数c_J,l相关的定位矩阵；

令状态向量将运动方程转化为状态方程形式：

令：

则该状态方程表示为：

其中，w为均值为0，协方差为Q的结构模型误差；

观测量为部分自由度的加速度响应及部分自由度的应变响应；补充观测方程为：

其中，y_k+1(c_J,l)为针对于某一组小波系数c_J,l在t＝(k+1)Δt时刻的结构响应观测向量；Δt为采样步长；v_k+1是高斯白噪声向量，其均值为零，协方差为R_k+1；和ε_m分别指观测的部分节点的加速度及部分节点应变，L_a和L_ε分别指加速度计与应变计的定位矩阵，T指位移-应变转换矩阵；

卡尔曼滤波的状态预测为：

其中，为针对于某一组小波系数c_J,l的状态预测；

当观测量大于未知激励的个数时，估计未知激励：

其中，是指针对于某一组小波系数c_J,l的局部最优时间函数；K_k+1为卡尔曼增益矩阵，I为单位矩阵，

由此，结构应变响应估计值通过位移-应变转换矩阵T求得：

结构加速度响应估计值通过运动方程求得：

其中，S40具体为：利用非线性最小二乘法构造目标函数：

其中，Δ(c_J,l)是指针对某一组具体的小波系数c_J,l的响应的误差；是指结构加速度响应观测值；是指针对某一具体的小波系数c_J,l的结构加速度响应估计值；ε_m是指结构应变响应观测值；是指针对某一具体的小波系数c_J,l的结构应变响应估计值；

不断更新小波系数c_J,l，直到满足精度要求或进行局部搜寻得到误差最小值，从而得到最优小波系数及最优时间函数