| 時間 |
2007-11-30 |
| 標題 |
運用適應性卡氏過濾理論即時系統損壞識別 |
| 作者 |
[羅俊雄]
[黃謝恭]
[許丁友]
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| 摘要 |
結構健康度檢測（Structural Health Monitoring）在土木工程領域裡頭一直非常受到重視，為了實現這個理念，系統識別（System Identification）與傷害檢測（Damage Detection）變成近十或十五年裡最重要的技術。在一個強大的動力事件中，結構系統也許遭受了某種程度的損害，而此結構系統的損壞將會反應在參數數值的變動上，且被包含在振動反應的量測中。因此系統識別的技術，尤其是即時識別的技術（On-line Identification Technique）近年來大量的被採用。
在即時識別的技術上，時間域的分析（Time Domain Analysis）以迭代運算（iterative computation）的形式被應用，例如卡氏過濾理論（Kalman Filter Technique）。然而此種迭代運算非常地倚賴過去的資料且無法識別系統參數瞬間的改變，為了克服這個缺點，適應性卡氏過濾理論（Adaptive Kalman Filter）使用了適應性尋跡的技術（Adaptive Tracking Technique）而被提出。
在這篇論文中將提出一個適應性尋跡的技術，此技術運用卡氏過濾理論為基礎，並著眼於誤差共變數矩陣（error covariance matrix）的發展。首先，每一個時間點的殘餘誤差（residual error）將被算出，而適應性矩陣（adaptation matrix）根據殘餘誤差產生，最後透過推薦的誤差指數（error index）使得系統參數可以即時的被識別。此方法能夠在嚴重的動力事件中識別系統參數瞬間的改變，此外也可以應用於識別非線性系統之恢復力（restoring force）的背脊線（backbone curve）。為了驗證這方法，結構系統的反應將以數值模擬與實驗量測兩種方法產生，而用以識別結構系統參數。最後，識別結果會有所比較與討論。
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| 關鍵字 |
Kalman filter, damage detection, on-line identification |
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中心技術報告