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边缘化无迹卡尔曼滤波器用于有限元模型的有效参数估计。 (英语) Zbl 1440.93255号

摘要:本文主要研究多自由度动力系统(例如有限元模型)中的状态/参数组合估计问题,使用系统测量数据和非线性贝叶斯滤波技术进行估计。基于用于状态估计的线性或扩展卡尔曼滤波和用于参数学习的无迹滤波的组合,开发了一种高效的非线性卡尔曼滤波技术。这种组合是通过将边缘化原则应用于无迹变换来实现的。该方法利用扩展卡尔曼滤波所需的系统方程关于动态的雅可比矩阵,可以很容易地与正向传播所需的有限元分析输出相关联,从而产生一种非常有效的状态/参数滤波算法。对于线性动力系统,该方法产生的算法与UKF具有相同的精度,但减少了计算时间,如几个中型示例所示。对于非线性系统,所得到的算法在计算时间方面也优于UKF,因为雅可比矩阵是系统切线刚度矩阵的函数,其计算是有限元分析中传播所必需的。还表明,尽管该算法依赖于动态矩传播的线性化,但与通用UKF相比,精度的降低并不影响本文所述系统参数的学习。

MSC公司:

93E11号机组 随机控制理论中的滤波
74S05号 有限元方法在固体力学问题中的应用
65N21型 含偏微分方程边值问题反问题的数值方法
60G35型 信号检测和滤波(随机过程方面)
10层62层 点估计
2015年1月62日 贝叶斯推断
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

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