基于自适应EKF结构参数识别与鲁棒性分析 - 万华平; 马强; 欧一鸿; 张文杰; 周家伟; 陈伟刚 (振动、测试与诊断, 2024)
TH212%TH213.3; 扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,简称EKF)方法常用于结构参数识别,但存在对滤波参数敏感等局限性,需大量试错来寻找最优噪声方差参数.针对此问题,推导了基于残差的协方差匹配公式.首先,通过滑动窗口法或遗忘因子法自适应更新匹配测量噪声方差,实现了基于EKF的自适应识别结构参数;其次,以一个3层Duffing型非线性剪切框架为例来验证方法的有效性,并进行了参数鲁棒性分析.结果表明:滑动窗口法和遗忘因子法均能很好地估计测量噪声方差,识别效果和收敛速度接近;与非自适应EKF方法相比,自适应EKF方法对噪声方差的初始取值不敏感,具有很强的鲁棒性.