一類加權全局迭代參數(shù)卡爾曼濾波算法

結合參數(shù)卡爾曼濾波算法和全局迭代推廣卡爾曼濾波算法本文提出了加權全局迭代參數(shù)卡爾曼濾波算法.參數(shù)卡爾曼濾波算法可避免系統(tǒng)參數(shù)和狀態(tài)變量之間的非線性耦合,同時通過帶有目標函數(shù)的全局迭代算法保證能夠獲取到穩(wěn)定、收斂的識別結果.分別針對線性結構模型和隨動強化雙線性結構模型進行了仿真參數(shù)識別.結果顯示,不加權的全局迭代參數(shù)卡爾曼濾波算法對線性系統(tǒng)是有效的,而對非線性系統(tǒng)必須使用加權的全局迭代參數(shù)卡爾曼濾波算法.當信噪比較大,迭代無法得到收斂的結果時,目標函數(shù)保證了較好識別結果的獲得.

作 者： 趙昕 李杰   作者單位： 同濟大學建筑工程系,上海,200092  刊 名： 計算力學學報  ISTIC EI PKU 英文刊名： CHINESE JOURNAL OF COMPUTATIONAL MECHANICS CHINESE JOURNAL OF COMPUTATIONAL MECHANICS  年，卷(期)： 2002 19(4)  分類號： O175.3  關鍵詞： 系統(tǒng)識別   參數(shù)卡爾曼濾波   加權全局迭代   非線性系統(tǒng)  

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