| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-17页 |
| ·前言 | 第7-9页 |
| ·结构健康监测概述 | 第9-14页 |
| ·结构健康监测的概念 | 第9-10页 |
| ·结构健康监测系统 | 第10-12页 |
| ·结构健康监测系统的应用 | 第12-14页 |
| ·结构健康监测中存在的问题 | 第14-15页 |
| ·本文主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 结构系统的离散 Kalman滋波 | 第17-27页 |
| ·结构系统模型的建立 | 第17页 |
| ·连续系统模型离散化 | 第17-19页 |
| ·离散 Kalman滤波 | 第19-24页 |
| ·系统噪声或观测噪声为有色噪声的 Kalman滤波 | 第24-26页 |
| ·系统噪声为有色噪声，观测噪声为白噪声 | 第24-25页 |
| ·系统噪声为白噪声，观测噪声为有色噪声 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 多传感器数据融合方法 | 第27-38页 |
| ·多传感器数据融合概述 | 第27-33页 |
| ·多传感器数据融合技术的特点 | 第27-28页 |
| ·多传感器数据融合的结构模型 | 第28-29页 |
| ·多传感器数据融合方法 | 第29-33页 |
| ·多传感器分布式数据融合方法 | 第33-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 五层框架结构数据融合实例 | 第38-52页 |
| ·结构模型参数 | 第39-40页 |
| ·Kalman滤波的 Simulink模型 | 第40-42页 |
| ·监测信号的动态数据融合过程 | 第42-44页 |
| ·数据融合误差分析 | 第44-47页 |
| ·结构模型参数与激励识别误差对融合精度的影响 | 第47-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 结论与展望 | 第52-54页 |
| ·主要工作和结论 | 第52-53页 |
| ·进一步的研究展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-61页 |
| 致谢 | 第61页 |