南京航空航天大学学报

作者：唐宏志，姜金辉

单位：南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室，南京 210016；,南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室，南京 210016；

关键词：扩展卡尔曼滤波;结构时变参数;滤波参数;参数追踪性能;悬臂梁

基金：国家自然科学基金（51775270）。

扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman filter， EKF）理论由线性卡尔曼滤波理论发展而来。在结构的物理参数未知的情况下，扩展卡尔曼滤波理论将结构的物理参数与其状态向量组成增广状态向量，对增广状态向量进行识别，从而得到修正的结构参数。本文引入扩展卡尔曼滤波理论，对结构参数进行识别。为了验证该方法的有效性，引入1个时变参数三自由度系统作为仿真算例，分别探讨扩展卡尔曼滤波中的各项滤波参数（模型噪声的协方差矩阵Q，测量噪声的协方差矩阵R）对结构的时变参数追踪性能的影响。结果表明，合适的滤波参数能使得算法更迅速，准确地识别出结构中的时变参数变化趋势。还通过一个悬臂梁仿真算例，证明了即使在部分测点没有测量的情况下，EKF算法也能识别出结构参数。

来源：2022年第2期

《南京航空航天大学学报》期刊编辑部

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