[发明专利]一种模型参数辨识方法有效
| 申请号： | 201710104641.5 | 申请日： | 2017-02-24 |
| 公开（公告）号： | CN106909738B | 公开（公告）日： | 2020-07-24 |
| 发明（设计）人： | 苏婷立;白玉廷;唐贞云;金学波;孔建磊 | 申请（专利权）人： | 北京工商大学;北京工业大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06F119/14 |
| 代理公司： | 北京远创理想知识产权代理事务所(普通合伙) 11513 | 代理人： | 卫安乐 |
| 地址： | 100048*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种模型参数辨识方法，包括：选取研究对象变化过程的中间变量和待辨识参数作为系统状态变量并对相关参数进行初始化；建立系统的状态变化模型和恢复力测量模型；根据状态变化模型和各状态变量的初始值计算下一时间点的系统状态预测值；计算每个sigma点的恢复力测量预测值和系统恢复力测量预测值；计算不敏卡尔曼滤波器增益；计算系统状态优化估计值；更新所述状态变化模型。本发明将Bouc‑Wen模型从具体的土木结构模型中抽离，以数据为驱动解决模型参数的准确辨识问题，具有通用性，可拓展应用到各类相关变量间满足或近似满足Bouc‑Wen模型的辨识问题中去。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 模型 参数 辨识 方法 | ||
【主权项】：
一种模型参数辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、选取研究对象变化过程的中间变量和待辨识参数作为系统状态变量并对相关参数进行初始化；步骤2、建立系统的状态变化模型和恢复力测量模型；步骤3、根据状态变化模型和各状态变量的初始值计算下一时间点的系统状态预测值；步骤4、根据恢复力测量模型和每个sigma点的状态预测值计算每个sigma点的恢复力测量预测值和系统恢复力测量预测值；步骤5、根据系统状态预测值和系统恢复力测量预测值计算不敏卡尔曼滤波器增益；步骤6、读取试验测量数据，根据研究对象的恢复力实验测量值、系统恢复力测量预测值和不敏卡尔曼滤波器增益计算系统状态优化估计值；步骤7、利用结构对象的状态优化估计值中的参数值更新所述状态变化模型。
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