Monitoreo de salud estructural empleando filtros Kalman
| Autor: | Ospina Dávila, Yesid Mauricio |
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| Přispěvatelé: | Avendaño G., Luis Enrique (Thesis advisor) |
| Jazyk: | Spanish; Castilian |
| Rok vydání: | 2009 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Repositorio UN Universidad Nacional de Colombia instacron:Universidad Nacional de Colombia |
| Popis: | El análisis de sistemas estructurales debe tratar con numerosas fuentes de incertidumbre y de no linealidades. No obstante, numerosas simplificaciones deben realizarse en el análisis estructural debido a la complejidad matemática que éste involucra, y que a su vez hace que no modele de forma precisa el sistema físico real. Por tal razón, se deben emplear algoritmos de identificación que incorporen en sus modelos dichas complejidades del comportamiento estructural. Esta tesis propone la aplicación de un algoritmo de identificación para sistemas estructurales afectados por excitaciones dinámicas. El comportamiento dinámico del sistema estructural es modelado como un edificio cortante no lineal hister´ etico del tipo Bouc–Wen, utilizando una excitación sinusoidal y un acelerograma de un sismo real. Dos estrategias de identificación son empleadas: el filtro de Kalman extendido (EKF) y un filtro proveniente de recientes avances en el campo de la asimilación de datos y del filtrado con partículas,conocido como el filtro de Kalman unscented (UKF). Además, otra aplicación del filtro con partıculas conocido como el filtro de Kalman ensamblado (EnKF) es empleado para la identificación de parámetros estructurales. Los resultados del desempeño de dichos algoritmos son presentados / Abstract: The analysis of structural systems must deal with many sources of nonlinearity and uncertainty. However, due to the mathematical difficulties involved in the analysis, simplifications must be performed, which do not model in an accurate way the real physical model. An appropriate use of identification algorithms must deal with mathematical models of this complex structural behavior. Thus, this thesis proposes a nonlinear identification application for structural systems affected by dynamic excitations. The dynamic behavior nonlinear and complex structural system modeled as shear building hysteretic Bouc–Wen type is analyzed, using sinusoidal and earthquake induced time histories in the structural response. A two nonlinear structural identification strategies are evaluated for parameter identification: the well–known extended Kalman filter (EKF) and an application from recent developments in the field of secuencial data assimilation and particle filtering, called unscented Kalman filtering (UKF). Results of performance of this identification algorithms are showed. In addition, other particle filter application called ensemble Kalman filter (EnKF) has been also proposed for the structural parameter identification. Maestría |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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