【摘 要】
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为了有效地进行非线性时变结构系统的辨识,提出了一种基于Kalman滤波算法的利用时变非线性自回归滑动平均模型的用于非线性时变结构系统辨识的新方法.首先,利用线性变换将非
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为了有效地进行非线性时变结构系统的辨识,提出了一种基于Kalman滤波算法的利用时变非线性自回归滑动平均模型的用于非线性时变结构系统辨识的新方法.首先,利用线性变换将非线性时不变结构系统的动力学模型转化为非线性自回归滑动平均模型,然后,将非线性项展开为系统输出数据的多项式的形式.利用短时时不变假设,通过改变模型参数跟踪系统参数的变化,将非线性时变系统的辨识问题转化为线性时变系统的辨识问题.建立系统参数的随机游动模型,引入Kalman滤波算法估计系统的参数,实现对非线性时变结构系统的辨识.最后对一个具有非线
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