基于扩展卡尔曼滤波的结构物理参数识别

作者：许泽宁; 公茂盛^*; 谢礼立

来源：低温建筑技术, 2019, 41(07): 36-43.

DOI：10.13905/j.cnki.dwjz.2019.07.010

• 卡尔曼滤波
• 强跟踪滤波器
• 参数识别
• 非线性结构

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。

• 单位
  中国地震局工程力学研究所; 哈尔滨工业大学; 土木工程学院