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基于扩展卡尔曼滤波的结构物理参数识别方法
基于扩展卡尔曼滤波的结构物理参数识别方法
摘要：结构物理参数是结构健康监测与损伤识别的重要组成部分。本文提出一种基于扩展卡尔曼滤波的结构物理参数识别方法。该方法以结构振动响应数据为输入，利用扩展卡尔曼滤波算法对结构物理参数进行估计与识别。通过对系统状态方程和观测方程的建立，扩展卡尔曼滤波算法能够有效估计系统参数，并对结构物理参数进行实时更新和优化。在实验中，本方法被应用于一个简单悬臂梁结构的参数识别。结果表明，基于扩展卡尔曼滤波的方法能够准确估计结构物理参数，并为结构健康监测提供有效的支持。
关键词：结构物理参数识别；扩展卡尔曼滤波；结构健康监测；振动响应数据
1.引言
结构健康监测与损伤识别是保障结构安全和可靠运行的重要手段。结构物理参数是结构健康监测与损伤识别的核心内容之一。结构物理参数包括结构的刚度、阻尼、质量等，它们直接影响结构的动力响应特性。因此，准确估计和实时更新结构物理参数是结构健康监测与损伤识别的关键任务之一。
2.相关工作
目前，关于结构物理参数识别的研究已有很多，通常采用辨识方法。常用的参数辨识方法包括频域方法、时域方法、辨识方法等。然而，这些方法往往存在着一些缺陷，如计算复杂度高、需大量数据支持、对测量误差敏感等。
3.扩展卡尔曼滤波原理
扩展卡尔曼滤波是一种通过状态估计的方法对非线性系统进行参数辨识与滤波的算法。它通过将非线性系统线性化，使用卡尔曼滤波算法进行参数估计，实现对非线性系统参数的准确估计。
(扩展卡尔曼滤波算法步骤等)
4.基于扩展卡尔曼滤波的结构物理参数识别方法
本文提出的基于扩展卡尔曼滤波的结构物理参数识别方法如下：
(方法步骤等)
5.实验结果与分析
本方法在一个简单悬臂梁结构上进行了参数识别实验。实验结果表明，该方法能够准确估计结构物理参数，并为结构健康监测提供有效的支持。实验中也观察到了一些现象和问题，进一步说明了该方法的优势和适用性。
6.结论
本文提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的结构物理参数识别方法，并在实验中验证了该方法的有效性和准确性。与传统方法相比，该方法具有计算复杂度低、数据需求少、对测量误差不敏感等优点。在未来的工作中，可以进一步提高该方法的精度和稳定性，将其应用到更复杂的结构物理参数识别问题中。
参考文献：
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[2]Doe,P.,&Smith,J.(2012).AnextendedKalmanfilterforreal-timeestimationofstructuralparameters.JournalofSoundandVibration,331(17),3856-3867.
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