基于卡尔曼滤波和递推最小二乘在部分观测信息下的参数识别法

有限观测信息下的参数识别是结构健康监测领域内的一个热点问题,传统的卡尔曼滤波(Kalman Filter,KF)不能识别结构参数,递推最小二乘法(Recursive Least Square Estimation,RLSE)可用于参数识别,但需已知结构全部响应,为此提出一种基于KF和RLSE的参数联合识别法,该方法首先利用部分自由度上的加速度响应观测值,通过KF估计下一步的系统响应信息,包括速度和位移响应;然后,基于该响应估计信息和当前步的结构参数估计值,根据运动平衡方程,获得下一步的加速度响应估计值;最后,利用已观测的有限加速度响应,获得改进的加速度响应向量,进而基于RLSE获得下一步的结构参数识别值。简支梁数值算例结果表明,该方法能准确识别结构参数,同时能实现系统响应的有效估计。