電力中央研究所

報告書「電力中央研究所報告」は当研究所の研究成果を取りまとめた刊行物として、昭和28年より発行されております。 一部の報告書はPDF形式で全文をダウンロードすることができます。

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電力中央研究所 報告書(電力中央研究所報告)

報告書データベース 詳細情報


報告書番号

N07009

タイトル(和文)

地震観測記録に基づく大型構造物の損傷検知システムの開発 -適応回帰型カルマンフィルタの構築-

タイトル(英文)

Damage detection of a large structure based on strong motion record -Theory of adaptive forward-backward Kalman filter

概要 (図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております)

構造物の地震観測記録に基づく健全性診断法としての地震損傷検知システムの開発を目的として、非定常データを用いて時変パラメータを推定するための新しいシステム同定手法(適応回帰型カルマンフィルタ)を提案する。提案手法は、カルマンフィルタをベースとした手法であり、以下の3点を改良した手法である。(1)忘却係数を導入することで、時間に依存して変動するパラメータを同定できるようにした。(2)従来の順時間方向のカルマフィルタに逆時間のアルゴリズムを組み込み、さらに順時間と逆時間を組み合わせて繰り返し計算することによって、初期値に誤りがある場合であってもパラメータの初期時刻を精度良く更新できるようにした。(3)非定常に振舞うパラメータを時間順の変数列として扱いながらグローバルな繰り返し計算を実施する変数列更新アルゴリズムを提案し、急激に変化するパラメータについても時間遅れすることなく追跡できるようにした。本報告では、適応回帰型カルマンフィルタの理論の構築とアルゴリズムの導出を行うとともに、数値シミュレーションや免震建物の実地震データへの適用を通して提案手法の有効性を検証した。

概要 (英文)

The report presents a new system identification procedure for a time-varing system to estimate natural frequency transition of a damaged building from a strong seismic motion record, named as "Adaptive Forward-Backward Kalman Filter (AFB-KF)". The AFB-KF is compared to the conventional Kalman filter in the below three points: (1) Forgetting Factor for corvatiance functions to track time-varying structural parameters rapidly, (2) Time-backward estimation scheme and global iteration scheme of the forward processes to estimate unknown initial value of structural parameters, (3) The time series renewal algorithm of statistical properties by reflecting the previous analysis information to improve the identification accuracy. It is useful to accurate identify from natural frequency transition of a building during earthquake for structural health monitoring which evaluates structural integrity.

報告書年度

2007

発行年月

2007/11

報告者

担当氏名所属

金澤 健司

地球工学研究所 地震工学領域

北村春幸

東京理科大学理工学部

森清宣貴

鴻池組建築設計部(元東京理科大学・大学院生)

桐田史生

東京理科大学大学院理工学研究科

キーワード

和文英文
構造ヘルスモニタリング Structural Health Monitoring
強震記録 strong motion record
固有振動数 natural frequency
システム同定 system identification
カルマンフィルタ Kalman filter
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