【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51978213)
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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,容积卡尔曼滤波器识别Bouc-Wen模型参数k、γ、n的相对误差分别比隐性卡尔曼滤波器降低了0.73%、1.95%和2.10%,计算时间相比隐性卡尔曼滤波器减少了0.95 s。在模型参数的识别精度和计算效率上容积卡尔曼滤波器优于隐性卡尔曼滤波器,适用于非线性模型的在线参数识别。
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