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统计容积卡尔曼滤波器的混合试验模型更新方法
文献摘要：
为解决模型更新算法因初始参数选择不当对模型参数识别精度的影响,提出统计容积卡尔曼滤波器的混合试验模型更新方法.该方法采用容积卡尔曼滤波器算法多次识别模型参数,将统计后的参数识别值样本均值作为最终的识别结果,以弱化算法初始参数选择对参数识别结果的影响.应用统计容积卡尔曼滤波器对自复位摩擦耗能支撑模型进行在线参数识别,分析了在不同参数条件下统计容积卡尔曼滤波器的识别精度;针对两层带有自复位摩擦耗能支撑框架结构进行混合试验数值仿真.结果表明,基于统计容积卡尔曼滤波器的方法可以有效提高模型更新混合试验精度及鲁棒性.
文献关键词：
混合试验;模型更新;容积卡尔曼滤波器(CKF);自复位摩擦耗能支撑;在线参数识别
中图分类号：
作者姓名：
王涛;李勐;孟丽岩;许国山;王贞
作者机构：
黑龙江科技大学建筑工程学院,哈尔滨 150022;哈尔滨工业大学土木工程学院,哈尔滨 150090;武汉理工大学土木与建筑学院,武汉 430070
文献出处：
引用格式：
[1]王涛;李勐;孟丽岩;许国山;王贞-.统计容积卡尔曼滤波器的混合试验模型更新方法)[J].振动与冲击,2022(11):72-82,155
A类：
自复位摩擦耗能支撑,在线参数识别
B类：
容积卡尔曼滤波器,混合试验,试验模型,模型更新,更新方法,新算法,法因,参数选择,识别精度,识别模型,样本均值,应用统计,支撑模型,同参数,数条,两层,支撑框架,框架结构,试验精度,CKF
AB值：
0.148652
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