容积卡尔曼滤波器的Bouc-Wen模型在线参数识别

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中文摘要：非线性滞回模型具有强烈的非线性特征,瞬时输入与加载历史路径影响模型参数的在线识别精度.以非线性Bouc-Wen模型为例,采用容积卡尔曼滤波器与隐性卡尔曼滤波器分别识别模型参数,对比分析两种滤波器的识别精度和计算效率.结果表明:与隐性卡尔曼滤波器相比,容积卡尔曼滤波器识别Bouc-Wen模型参数k、β、γ、n的相对误差分别比隐性卡尔曼滤波器降低了0.73％、-1.65％、1.95％和2.10％,计算时间相比隐性卡尔曼滤波器减少了0.95s.容积卡尔曼滤波器在模型参数的识别精度和计算效率上优于隐性卡尔曼滤波器,适合用于非线性模型的在线参数识别.

作者：

Li Meng、李勐

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作者单位：

黑龙江科技大学建筑工程学院,哈尔滨 150022

关键词：

容积卡尔曼滤波器 Bouc-Wen模型在线参数识别

主办单位：

黑龙江科技大学

会议名称：

黑龙江科技大学2020研究生学术论坛

会议时间：

2020-12-01

会议地点：

哈尔滨

会议母体文献：

黑龙江科技大学2020研究生学术论坛论文集

页码：

307-311

出版时间：

2020