【摘 要】
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无迹卡尔曼滤波(UKF)是一种识别非线性系统的有效方法,然而传统的 UKF 方法需要观测外部激励,这限制了 UKF 的应用范围。迄今为止,国内外对未知激励情况下的 UKF 方法的研究
【机 构】
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厦门大学建筑与土木工程学院,厦门市交通基础设施智能管养工程技术研究中心,厦门理工学院土木工程与建筑学院,合诚工程咨询集团股份有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51678509);福建省自然科学基金项目(2016J01263);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(20720160076);住房和城乡建设部科技项目(2016-K4-046);厦门市交通基础设施智能管养工程技术研究中心资助项目(TCIMI201815)
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无迹卡尔曼滤波(UKF)是一种识别非线性系统的有效方法,然而传统的 UKF 方法需要观测外部激励,这限制了 UKF 的应用范围。迄今为止,国内外对未知激励情况下的 UKF 方法的研究还非常少。该文在传统 UKF的基础上,推导出在未知激励情况下的无迹卡尔曼滤波(UKF-UI)方法的递推公式,通过对观测误差的最小化,利用非线性方程求解,识别未知外部激励,进而识别非线性结构系统状态与结构未知参数。进一步采用融合部分观测的加速度响应及位移响应,消除识别结果的漂移问题。分别通过白噪声和未知地震作用下识别非线性迟滞模
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