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申请/专利权人：四川公路桥梁建设集团有限公司;四川省交通建设集团有限责任公司;重庆交通大学

摘要：本发明公开了一种拱桥主拱圈长期变形的预测方法及系统，涉及拱桥结构健康监测技术领域，包括：获取拱桥主拱圈变形数据中的长期变形数据；根据长期变形数据与拱桥基本数据建立拱桥主拱圈长期变形的预测模型，通过预测模型获取状态空间方程组；利用状态空间方程组将预测模型中的未知参数转化为状态向量，根据状态向量将状态空间方程组转化为状态预测的计算模型表达式；计算预测模型中未知参数，将计算出的未知参数输入计算模型表达式得到属性表达式，通过属性表达式预测拱桥主拱圈的长期变形。本发明通过已有监测数据的变化规律引入收缩、徐变随时间变化对拱桥主拱圈长期变形的影响项，更好的拟合了拱桥主拱圈长期变形的变化趋势。

主权项：1.一种拱桥主拱圈长期变形的预测方法，其特征在于，包括：S1：获取拱桥运营期间的主拱圈变形数据，提取所述拱桥主拱圈变形数据中的长期变形数据；S2：根据所述长期变形数据与拱桥的基本数据建立拱桥主拱圈长期变形的预测模型，通过所述预测模型获取状态空间方程组；所述S2中预测模型具体包括： 其中，yt为需要预测的t时刻下的主拱圈变形值，yi为拱桥主拱圈长期变形值，yj-1为j-1时刻下的拱桥主拱圈变形值，yj-2为j-2时刻下的拱桥主拱圈变形值，τ1为变形影响系数，τ2为拱桥主拱圈位置的变形幅值修正系数，τ3为拱桥服役时间影响的系数，τ4为常数修正项，N为已有的主拱圈变形数据样本数量，M为主拱圈变形数据的修正项数量，n为需要预测的时刻数量；所述S2中状态空间方程组具体包括： zt＝yt+v其中，yt为需要预测的t时刻下的主拱圈变形值，zt表示观测变量，v表示输入变量；S3：利用所述状态空间方程组将所述预测模型中的未知参数转化为状态向量，根据所述状态向量将所述状态空间方程组转化为状态预测的计算模型表达式；所述S3具体包括：S3.1：引入状态向量其中包含5个状态变量，第一个变量为yt，其余四个变量分别是预测模型中的其他未知参数，即τ1、τ2、τ3、τ4，的表达式如下： 其中，为状态向量y的5个元素变量；S3.2：将状态向量代入所述状态空间方程，可得如下表达式： 其中，[u1u2u3u4u5]T表示输入变量；S3.3：根据离散时间状态空间方程的表示方法，构造所述预测模型的离散时间下状态预测的计算模型表达式如下： 其中，表示k+1时刻下的状态值，Δt为时间间隔；S4：采用粒子滤波器算法计算所述预测模型中未知参数，将计算出的未知参数输入所述计算模型表达式得到所述预测模型的属性表达式，通过所述属性表达式预测拱桥主拱圈的长期变形；所述S4具体包括：S4.1：选取所述预测模型除未知参数以外的数据进行限定，主拱圈变形数据的修正项数量M的取值范围限定为N200～N100，需要预测的时刻数量n的取值范围限定为10～1000；S4.2：设置所述状态向量在k＝1时刻的初始值为[01111]T，利用粒子滤波器算法计算下一时刻的状态向量值，再根据获得的状态向量值，计算再下一时刻的状态向量值，直至完成N步的迭代计算；S4.3：将粒子滤波器的最后一次预测值，即第k＝N时的状态向量值，作为参数τ1、τ2、τ3、τ4的最终值。

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