【摘 要】
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贝叶斯估计利用先验信息和观测数据来预测未知系统状态,粒子滤波器是一类在贝叶斯框架下基于蒙特卡罗原理预测系统状态或者识别系统参数的在线识别算法.本文采用粒子滤波算法开展单自由度结构参数识别的研究,以Kobe地震波作为外部激励,对不同高斯噪声水平下结构的参数进行了识别研究.比较了无噪声和不同水平高斯噪声下的参数识别结果,考察了噪声对识别结果的影响.分析表明:基于粒子滤波器的结构参数识别算法抗噪性能良好
【机 构】
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西安建筑科技大学,陕西西安710055
【出 处】
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第十一届全国随机振动理论与应用学术会议
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贝叶斯估计利用先验信息和观测数据来预测未知系统状态,粒子滤波器是一类在贝叶斯框架下基于蒙特卡罗原理预测系统状态或者识别系统参数的在线识别算法.本文采用粒子滤波算法开展单自由度结构参数识别的研究,以Kobe地震波作为外部激励,对不同高斯噪声水平下结构的参数进行了识别研究.比较了无噪声和不同水平高斯噪声下的参数识别结果,考察了噪声对识别结果的影响.分析表明:基于粒子滤波器的结构参数识别算法抗噪性能良好,识别误差小,符合实际工程对精度的要求.
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