基于扩展卡尔曼滤波的结构物理参数识别

• 作者: 公茂盛 许泽宁 谢礼立
• 来源期刊: 低温建筑技术
• 学科: 工学
• 关键词: 卡尔曼滤波 强跟踪滤波器 参数识别 非线性结构
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 结构工程
• 页码范围: 36-38,43
• 页数: 4页
• 分类号: TU311.3
• 字数: 2608字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13905/j.cnki.dwjz.2019.07.010

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢礼立	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	155	3892	34.0	57.0
5	公茂盛	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	24	479	10.0	21.0
6	许泽宁	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	1	0	0.0	0.0