王 涛，刘 媛，潘 毅，孟丽岩，包韵雷

(1.黑龙江科技大学 建筑工程学院，哈尔滨 150022；2. 中国地震局a.工程力学研究所;b. 地震工程与工程振动重点实验室， 哈尔滨 150080；3. 西南交通大学 土木工程学院， 成都 610031；4. 抗震工程技术四川省重点实验室， 成都 610031)

土木工程结构及其耗能减震控制元件在大震及超大震作用下表现出强非线性特征[1-2]。受到试验设备加载能力及试验费用的制约，传统结构抗震试验方法很难准确检验大型、复杂结构动力灾变过程。结构混合试验将物理试验与数值模拟相结合，从而得到整体结构动力响应。目前，结构混合试验受到了研究者们的广泛关注[3-4]。受到试验室作动器数量的限制，数值子结构将不可避免会进入非线性阶段，数值模型误差将会降低混合试验精度。Bouc-Wen模型采用微分形式的数学表达，非线性模拟精度高和应用普适性强，可以用于模拟结构混合试验中的数值子结构[5]。然而，Bouc-Wen模型参数本身物理意义并不明确，模型参数值对模型输出精度具有较大影响，在混合试验中如何准确给出Bouc-Wen模型参数值是亟需解决的问题。研究者们提出了在线模型更新方法，即利用试验观测数据在线识别试验子结构模型参数，并实时更新数值子结构中Bouc-Wen模型参数[6-7]。

以卡尔曼滤波器为框架的一系列时域在线识别算法，如无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)[8-9]、约束无迹卡尔曼滤波(constrained unscented Kalman filter, CUKF)[10-11]被应用于结构模型更新混合试验，以实现在线数值模型更新。然而，受到试验和监测过程中可能存在的非高斯噪声和Bouc-Wen模型自身强非线性的影响，上述参数识别算法的精度和稳定性会明显降低，从而影响整体混合试验结果精度。……