本文主要研究内容
作者许泽宁,公茂盛,谢礼立（2019）在《基于扩展卡尔曼滤波的结构物理参数识别》一文中研究指出：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。
Abstract
kuo zhan ka er man lv bo shi chang yong de shi bie jie gou wu li can shu de fang fa ,ran er dui yu shi bian de can shu ,chuan tong de kuo zhan ka er man lv bo jing du hui you suo xia jiang 。wei le jie jue zhe ge wen ti ,tong guo zai lv bo ji suan zhong yin ru jiang gen zong lv bo qi (STF)de fang fa di gao lv bo jing du ,yi shi bie shi bian de jie gou can shu 。tong guo dui lv bo geng xin hou de can cha jin hang zheng jiao hua chu li ,de dao jian xiao yin zi dui lv bo xie fang cha ju zhen jin hang shi shi xiu zheng ,cong er bao zheng le lv bo dui jie gou can shu bian hua de zhui zong neng li 。tong guo fang zhen suan li de shi bie jie guo ,zheng ming le gai fang fa neng gou you xiao shi bie fei xian xing jie gou de can shu ji ji bian hua 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自低温建筑技术的许泽宁,公茂盛,谢礼立，发表于刊物低温建筑技术2019年07期论文，是一篇关于卡尔曼滤波论文,强跟踪滤波器论文,参数识别论文,非线性结构论文,低温建筑技术2019年07期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自低温建筑技术2019年07期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：卡尔曼滤波论文; 强跟踪滤波器论文; 参数识别论文; 非线性结构论文; 低温建筑技术2019年07期论文;