[发明专利]一种基于传感器位置优化布置的结构参数识别方法

权利要求书

1.一种基于传感器位置优化布置的结构参数识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

S100：建立含过程噪声的系统时间离散化的增广状态传递方程和观测方程；

S200：构建基于扩展卡尔曼滤波器的增广状态识别方法；给定初始条件，扩展卡尔曼滤波器逐渐趋于收敛到一个稳定的P值，增广状态的方差矩阵反映了识别误差的大小；

S300：采用自启发搜索优化方法进行传感器位置优化布置：利用仿真软件建立结构件有限元模型，并依据最小化结构参数误差对传感器布置位置进行模拟；

S301，初始化：对结构件上各节点的自由度进行编号，记为i，i＝1、2、3……n，为正整数；把结构件上所有可以放置传感器的位置都作为候选位置，共n个候选位置；

S302，进行模拟实验：

第一轮模拟实验：

第一次模拟实验：删除第1个自由度对应的候选位置，其余n-1候选位置均设置传感器，然后在结构件上施加载荷，并计算出此次的参数的识别误差方差平均值

第二次模拟实验：删除第2个自由度对应的候选位置，其余n-1候选位置均设置传感器，然后在结构件上施加载荷，并计算出此次的参数的识别误差方差平均值

……

依次删除第i个自由度，重复上述步骤n次，得到n个值，并进行比较；得出删除了第g个自由度对应的候选位置时的最小，那么排除第g个自由度作为传感器布置的候选位置；

进行第二轮模拟实验：

在除去第g个自由度的剩余n-1个自由度中，每次删除1个自由度对应的候选位置，其余n-2候选位置均设置传感器，然后在结构件上施加载荷，并计算出此次的参数的识别误差方差平均值

按照自由度编号的数字从小达大，依次删除第i个自由度，重复上述步骤n-1次，得到n-1个值，并进行比较；得出删除了第r个自由度对应的候选位置时的最小，那么排除第g和第r个自由度作为传感器布置的候选位置；

……

进行第Q轮模拟实验：

在剩余n-Q+1个自由度中，每次删除1个自由度对应的候选位置，其余n-Q候选位置均设置传感器，然后在结构件上施加载荷，并计算出此次的参数的识别误差方差平均值Q为正整数；

按照自由度编号的数字从小达大，依次删除第i个自由度，重复上述步骤n-Q+1次，得到n-Q+1个值，并进行比较；得出删除了第j个自由度对应的候选位置时的最小，那么排除第g个、第r个、，…，第j个自由度作为传感器布置的候选位置，此时剩余的候选位置数量为n-Q，可布置的传感器的数量v＝n-Q；

判断可布置的传感器的数量v是否等于设定的传感器数量num，若不相等，则进行第Q+1轮模拟实验；若相等，则停止迭代，此时得到的传感器布置位置以及传感器数目即为优化结果；

S400：根据步骤S300传感器位置优化结果,基于步骤S200的扩展卡尔曼滤波器进行结构参数识别，得到结构状态和识别参数。