基于卡尔曼滤波和递推最小二乘在部分观测信息下的参数识别法

基于卡尔曼滤波和递推最小二乘在部分观测信息下的参数识别法

论文摘要

有限观测信息下的参数识别是结构健康监测领域内的一个热点问题,传统的卡尔曼滤波(Kalman Filter,KF)不能识别结构参数,递推最小二乘法(Recursive Least Square Estimation,RLSE)可用于参数识别,但需已知结构全部响应,为此提出一种基于KF和RLSE的参数联合识别法,该方法首先利用部分自由度上的加速度响应观测值,通过KF估计下一步的系统响应信息,包括速度和位移响应;然后,基于该响应估计信息和当前步的结构参数估计值,根据运动平衡方程,获得下一步的加速度响应估计值;最后,利用已观测的有限加速度响应,获得改进的加速度响应向量,进而基于RLSE获得下一步的结构参数识别值。简支梁数值算例结果表明,该方法能准确识别结构参数,同时能实现系统响应的有效估计。

论文目录

  • 引言
  • 1 结构参数联合识别法
  •   1.1 联合识别法第一步:系统响应估计
  •   1.2 联合识别法第二步:结构参数识别
  • 2 简支梁数值模型算例
  • 3 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 张肖雄,贺佳,许斌

    关键词: 参数识别,响应估计,卡尔曼滤波,递推最小二乘法,有限观测

    来源: 地震工程与工程振动 2019年02期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 建筑科学与工程

    单位: 工程结构损伤诊断湖南省重点实验室湖南大学土木工程学院,华侨大学土木工程学院

    基金: 国家自然科学基金青年科学基金项目(51708198),湖南省自然科学基金青年科学基金项目(2018JJ3054)~~

    分类号: TU317

    DOI: 10.13197/j.eeev.2019.02.134.zhangxx.014

    页码: 134-140

    总页数: 7

    文件大小: 1849K

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    基于卡尔曼滤波和递推最小二乘在部分观测信息下的参数识别法
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