【摘 要】
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对非线性结构系统时变参数识别问题,传统无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter,UKF）难以有效跟踪结构参数的变化.将强跟踪滤波原理引入无迹卡尔曼滤波,提出一种强跟踪无迹卡
【机 构】
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兰州理工大学防震减灾研究所,兰州理工大学西部土木工程防灾减灾教育部工程研究中心
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对非线性结构系统时变参数识别问题,传统无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter,UKF）难以有效跟踪结构参数的变化.将强跟踪滤波原理引入无迹卡尔曼滤波,提出一种强跟踪无迹卡尔曼滤波（Strong Tracking Unscented Kalman Filter STUKF）算法,以识别结构参数的变化.在UKF量测更新后,依据输出残差计算渐消因子矩阵;引入两个渐消因子矩阵实时调整状态预测协方差矩阵,使残差序列强行正交,快速修正结构参数估计值,使STUKF具有对结构参数变化的跟踪能力;此
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