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Dynamic Load Identification for Structures with Variable Stiffness Based on Extended Kalman Filter

基于扩展卡尔曼滤波的变刚度结构动载荷识别
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摘要 We introduce the extended Kalman filter(EKF)method combined with the least square estimation to identify the unknown load acting on the time-varying structure and realize the tracking of the structural parameters of the time-varying system.Firstly,we propose the dynamic load identification method when the unknown parameters are stiffness coefficients.Then,a five-degree-of-freedom slowly-varying-stiffness structure is introduced to verify the effectiveness and the accuracy of the EKF method.The results show that the EKF method can accurately identify unknown loads and structural parameters simultaneously even considering noises in the input data. 引入扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter,EKF)方法,结合最小二乘估计来识别作用在时变结构上的未知载荷,并实现对时变系统结构参数的识别。首先提出未知参数类型为刚度系数时的动载荷识别方法。然后通过一个五自由度缓变刚度结构仿真算例来验证方法的有效性和准确性。仿真结果表明,即使考虑输入数据中的噪声,该方法也能同时准确识别出未知载荷和结构参数。
作者 LI Yilin JIANG Jinhui TANG Hongzhi 李奕霖;姜金辉;唐宏志(南京航空航天大学航空学院,南京210016)
出处 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI CSCD 2022年第S01期16-22,共7页 南京航空航天大学学报(英文版)
基金 supported in part by the National Natural Science Foundation of China(No.51775270) the Project of Qatar National Research Fund(No.NPRP11S-1220-170112)
关键词 extended Kalman filter least square estimation load identification parameter identification 扩展卡尔曼滤波 最小二乘估计 载荷识别 参数识别
  • 相关文献

参考文献1

二级参考文献2

  • 1胡寿松,秦海波.应用推广卡尔曼滤波器估计非线性系统参数的方法[J]数据采集与处理,1987(01). 被引量:1
  • 2倪金福.用卡尔曼滤波技术识别振动系统参数[J]振动与冲击,1982(02). 被引量:1

共引文献22

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