1、眾所周知，結構從投入使用開始，就面臨著環(huán)境的侵蝕、材料的老化、荷載的長期作用、突變效應以及疲勞效應等因素的耦合作用，這將難以避免地引發(fā)結構的抗力衰減和損傷累積，最終導致結構損傷和破壞。中國建筑科學院關于我國建筑結構的調(diào)查研究表明，由于建筑結構的設計、施工和管理方面的原因，對于絕大多數(shù)的既有建筑結構來說均存在著不同程度的損傷。另外，我國早期的工業(yè)民用建筑、辦公樓以及一些橋梁，已經(jīng)接近設計基準年限。這些結構物在復雜的服役環(huán)境下，也已經(jīng)受到了

2、不同程度的損傷。準確判斷結構的損傷部位和損傷程度，既可以確保結構的安全性和完整性，對結構的可靠度進行實時評定、避免災難性的悲劇發(fā)生，也可以對既有建筑結構做出科學合理的維修和加固方案、減少維護費用、提高維護效率、對保障社會和人民的財產(chǎn)免受不必要的損失、加深對結構的性能的理解和研究，同時對促進工程結構實踐領域的進一步發(fā)展研究均具有重要的現(xiàn)實意義。
　　隨著結構健康監(jiān)測越來越受到人們的重視，對基于結構激勵和響應識別結構參數(shù)的方法進行了深

3、入研究。目前的結構損傷識別很多都是基于結構參數(shù)識別的基礎上進行的，即工程結構發(fā)生損傷時，結構的參數(shù)不可避免地要發(fā)生改變。此時，如果能很好地識別結構的參數(shù)變化，便可以發(fā)現(xiàn)結構損傷的特征。
　　貝葉斯模型修正法就是利用統(tǒng)計學里面的貝葉斯原理，將確定性的結構模型嵌入到一組可能的概率性模型中，使結構模型能夠量化模型預測和觀測的不確定性。貝葉斯識別方法的基本思路就是將所要估計的結構參數(shù)看作隨機變量，通過觀測和分析與該參數(shù)相關的其他變量，以此

4、來推斷這個參數(shù)值。對于線性高斯狀態(tài)空間模型，卡爾曼濾波方法可以得到后驗概率密度的解析表達式。而實際情況中的數(shù)據(jù)通常比較復雜，包含有非高斯和非線性的情況。對于這一問題的解決，學者們做了大量的研究，提出了擴展卡爾曼濾波和高斯求和濾波的方法。但是這兩種方法均沒有考慮過程中的全部統(tǒng)計特性，而產(chǎn)生較差的識別結果。而對于非線性非高斯的情況，問題的解決將變得更加復雜。粒子濾波算法以其對線性和非線性結構參數(shù)識別的適用性和有效性脫穎而出，得到人們的廣泛關

5、注。
　　本文對粒子濾波在結構參數(shù)識別和結構損傷識別方面進行了分析研究，主要研究內(nèi)容如下:
　　(1)本文首先介紹了結構損傷識別的發(fā)展歷程以及粒子濾波的主要應用領域和研究現(xiàn)狀;其次，對粒子濾波在結構參數(shù)識別領域的優(yōu)勢進行了歸納性介紹，指出粒子濾波在結構參數(shù)識別領域具有突出的優(yōu)勢。再則，對目前人們在粒子濾波應用研究當中碰到的一些難點問題進行了總結歸納;最后闡明了本文的主要研究內(nèi)容。
　　(2)提出并介紹了一種基于最大似然

6、值的結構參數(shù)識別方法。在不同高斯和非高斯噪聲水平下，對單自由度結構的參數(shù)識別進行了數(shù)值仿真分析，并歸納總結了基于最大似然值的結構參數(shù)識別方法的優(yōu)劣性。
　　(3)介紹說明了粒子濾波算法在結構參數(shù)和損傷識別中的基本原理。同時，對粒子濾波算法在單自由度結構參數(shù)和損傷識別中的過程進行了詳細的說明和系統(tǒng)的討論。在不同高斯和非高斯噪聲水平下，基于粒子濾波算法對單自由度結構的參數(shù)和損傷識別進行了數(shù)值仿真分析，并歸納總結基于粒子濾波器的結構參數(shù)

7、和損傷識別方法的優(yōu)劣性。另外，基于單自由度結構參數(shù)和損傷識別的數(shù)值仿真結果，對參數(shù)和損傷識別結果的可靠度進行了簡要的分析。
　　(4)在單自由度結構參數(shù)和損傷識別的研究基礎上，將基于粒子濾波器的結構參數(shù)和損傷識別方法拓展至多自由度結構。分別對在不同高斯和非高斯噪聲水平下，多自由度結構參數(shù)和損傷識別進行了數(shù)值仿真，分析結構參數(shù)和損傷的識別結果，總結歸納基于粒子濾波算法的多自由度結構參數(shù)和損傷識別的性能。并且通過一個4層鋁框架的實驗結

8、構模型對該算法的參數(shù)和損傷識別性能進行了實驗驗證分析，對比實驗識別結果與結構層間剛度的測量值，通過實驗證實了粒子濾波算法在多自由度結構剛度損傷識別中的有效性。
　　(5)總結了粒子濾波算法在結構參數(shù)和損傷識別領域的優(yōu)越性，并對粒子濾波算法的應用前景進行展望。粒子濾波算法作為結構健康監(jiān)測領域比較新穎的方法，作者根據(jù)自身的研究工作對粒子濾波算法中存在的問題和不足進行了歸納總結。最后，對粒子濾波算法下一步的研究工作進行了一些討論和展望。