哈尔滨工业大学学报
哈爾濱工業大學學報
합이빈공업대학학보
JOURNAL OF HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY
2008年
1期
12-16
,共5页
非线性时变%系统辨识%Kalman滤波%NARMA
非線性時變%繫統辨識%Kalman濾波%NARMA
비선성시변%계통변식%Kalman려파%NARMA
为了有效地进行非线性时变结构系统的辨识,提出了一种基于Kalman滤波算法的利用时变非线性自回归滑动平均模型的用于非线性时变结构系统辨识的新方法.首先,利用线性变换将非线性时不变结构系统的动力学模型转化为非线性自回归滑动平均模型,然后,将非线性项展开为系统输出数据的多项式的形式.利用短时时不变假设,通过改变模型参数跟踪系统参数的变化,将非线性时变系统的辨识问题转化为线性时变系统的辨识问题.建立系统参数的随机游动模型,引入Kalman滤波算法估计系统的参数,实现对非线性时变结构系统的辨识.最后对一个具有非线性时变刚度的三自由度结构系统进行了仿真,结果表明:该方法可以有效地跟踪非线性时变结构系统的参数变化.遗忘因子的对比试验表明只有选择合适的遗忘因子才能得到合理的结果.
為瞭有效地進行非線性時變結構繫統的辨識,提齣瞭一種基于Kalman濾波算法的利用時變非線性自迴歸滑動平均模型的用于非線性時變結構繫統辨識的新方法.首先,利用線性變換將非線性時不變結構繫統的動力學模型轉化為非線性自迴歸滑動平均模型,然後,將非線性項展開為繫統輸齣數據的多項式的形式.利用短時時不變假設,通過改變模型參數跟蹤繫統參數的變化,將非線性時變繫統的辨識問題轉化為線性時變繫統的辨識問題.建立繫統參數的隨機遊動模型,引入Kalman濾波算法估計繫統的參數,實現對非線性時變結構繫統的辨識.最後對一箇具有非線性時變剛度的三自由度結構繫統進行瞭倣真,結果錶明:該方法可以有效地跟蹤非線性時變結構繫統的參數變化.遺忘因子的對比試驗錶明隻有選擇閤適的遺忘因子纔能得到閤理的結果.
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