【摘 要】
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研究在时域内利用含噪声观测数据识别结构参数问题.建立了与结构振动微分方程等价的自回归滑动平均（ARMA,Autoregressive Moving-Average）时序模型,将结构参数识别问题转换为AR
【机 构】
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北京航空航天大学航空科学与工程学院
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研究在时域内利用含噪声观测数据识别结构参数问题.建立了与结构振动微分方程等价的自回归滑动平均（ARMA,Autoregressive Moving-Average）时序模型,将结构参数识别问题转换为ARMA模型参数辨识问题.在不确定但有界（UBB,Unknown-But-Bounded）噪声假设下,基于线性时不变系统参数集员辨识的区间算法,寻求与观测数据和噪声相容的参数的最小超长方体（或区间向量）,进而得到结构参数的估计值.通过数值算例,将本文算法与最小二乘算法进行了比较,显示了其可行性和有效性.
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