【摘 要】
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扩展卡尔曼滤波是常用的识别结构物理参数的方法,然而对于时变的参数,传统的扩展卡尔曼滤波精度会有所下降。为了解决这个问题,通过在滤波计算中引入强跟踪滤波器(STF)的方法
【机 构】
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中国地震局工程力学研究所中国地震局地震工程与工程振动重点实验室,哈尔滨工业大学土木工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51678541),国家重点研发计划课题(2017YFC1500601),国家科技重点研发计划课题省级资助项目(GX18C005).
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扩展卡尔曼滤波是常用的识别结构物理参数的方法,然而对于时变的参数,传统的扩展卡尔曼滤波精度会有所下降。为了解决这个问题,通过在滤波计算中引入强跟踪滤波器(STF)的方法提高滤波精度,以识别时变的结构参数。通过对滤波更新后的残差进行正交化处理,得到渐消因子对滤波协方差矩阵进行实时修正,从而保证了滤波对结构参数变化的追踪能力。通过仿真算例的识别结果,证明了该方法能够有效识别非线性结构的参数及其变化。
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