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基于扩展卡尔曼滤波的结构参数和荷载识别研究

作者:张肖雄; 贺佳未知外激励线性和非线性参数识别扩展卡尔曼滤波投影矩阵最小二乘估计

摘要:经典的扩展卡尔曼滤波(Extend Kalman Filter,EKF)方法可有效识别结构参数,但却需要已知外部激励,然而,在工程实际中,有些外激励往往难以实时获取。为此,该文提出了一种基于 EKF 的未知激励下的结构参数和荷载识别方法。通过在观测方程中引入投影矩阵,实现了结构参数的识别,同时,利用最小二乘估计实时识别了未知的外激励。为了验证该方法的有效性和鲁棒性,文中采用了三个数值算例:四层的 Benchmark 模型、分段线性系统和非线性 Duffing 系统。数值分析的结果表明,该方法不仅能够准确识别线性和非线性结构的参数,还能有效识别作用于这些结构的外激励。

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工程力学

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