振动与冲击

作者：杜永峰,，张浩，赵丽洁，李万润

单位：1. 兰州理工大学 防震减灾研究所，甘肃 兰州 730050；2.兰州理工大学 西部土木工程防灾减灾教育部工程研究中心，甘肃 兰州 730050

关键词：强跟踪滤波；无迹卡尔曼滤波；非线性结构系统；时变；参数识别

针对非线性结构系统时变参数识别问题，传统无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)难以有效跟踪结构参数的变化。将强跟踪滤波原理引入无迹卡尔曼滤波，提出一种强跟踪无迹卡尔曼滤波(strong tracking unscented Kalman filter，STUKF)算法，以识别结构参数的变化。首先，在UKF量测更新后，依据输出残差计算渐消因子矩阵；其次，引入两个渐消因子矩阵实时调整状态预测协方差矩阵，使残差序列强行正交，快速修正结构参数估计值，使STUKF具有对结构参数变化的跟踪能力。此外，为节省计算时间，调整状态预测协方差矩阵后不再进行sigma点采样，保证了算法的高效性。数值分析结果表明，该算法能有效识别非线性结构系统的参数及其变化，并具有较强的抗噪性。<br>

来源：2017年第7期

《振动与冲击》期刊编辑部

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