基于改进高斯混合粒子滤波新算法的桥梁极值应力动态预测

摘要

将极值应力数据视为时间序列,提出了桥梁结构极值应力的改进高斯混合粒子滤波(IGMPF)动态预测新方法。首先,利用桥梁健康监测极值应力数据建立动态非线性模型,将其作为粒子滤波算法的状态方程和监测方程;然后,引入最大期望(EM)算法来估计目标状态的概率分布,并嵌入高斯混合粒子滤波器中,进而利用改进高斯混合粒子滤波算法,结合应力监测数据实现结构极值应力的动态预测;最后,通过在役桥梁监测数据对本文模型和方法的合理性进行验证。结果表明:本文方法预测精度高,可用于工程实际应用中。

关键词

结构工程 / 极值应力 / 动态非线性模型 / 最大期望算法 / 高斯混合粒子滤波器