第1章 卡爾曼濾波算法……………………………………… 001 1.1 基于遞推*小二乘法的ＫＦ 算法推導(dǎo)…………………… 002 1.2 基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的ＫＦ 算法推導(dǎo)……………………………… 007 1.3 基于貝葉斯濾波的ＫＦ 算法推導(dǎo)………………………… 010 第2章 無(wú)跡卡爾曼濾波算法及其優(yōu)劣性分析…………… 019 2.1 非線性變換的均值和協(xié)方差估計(jì)………………………… 020 2.2 無(wú)跡變換方法……………………………………………… 026 2.3 ＵＫＦ 算法流程……………………………………………… 029 2.4 算法優(yōu)劣性分析…………………………………………… 031 第3章 基于正交分解與直接擴(kuò)展?fàn)顟B(tài)量ＵＫＦ 的荷載識(shí)別算法………………………………………… 035 3.1 基于改進(jìn)奇異值分解的無(wú)跡變換………………………… 036 3.2 正交分解理論……………………………………………… 038 3.3 直接擴(kuò)展?fàn)顟B(tài)量理論……………………………………… 043 3.4 基于正交分解ＵＫＦ 的荷載識(shí)別數(shù)值仿真……………… 044 3.5 基于直接擴(kuò)展?fàn)顟B(tài)量ＵＫＦ 的荷載識(shí)別數(shù)值仿真……… 053 第4章 基于自適應(yīng)遺忘因子ＵＫＦ 的時(shí)變參數(shù)識(shí)別算法………………………………………………… 059 4.1 靈敏參數(shù)定義及其閾值計(jì)算方法………………………… 060 4.2 自適應(yīng)遺忘因子定義及其作用模式……………………… 063 4.3 自適應(yīng)功能原理分析……………………………………… 064 4.4 ＡＵＫＦ-ＦＦ 算法流程……………………………………… 066 4.5 靈敏參數(shù)閾值討論分析…………………………………… 068 第5章 自適應(yīng)遺忘因子ＵＫＦ 在時(shí)變參數(shù)識(shí)別中的效果深度分析………………………………………………… 081 5.1 基于狀態(tài)協(xié)方差修正的自適應(yīng)方法……………………… 082 5.2 基于噪聲協(xié)方差修正的自適應(yīng)方法……………………… 085 5.3 多種自適應(yīng)方法的數(shù)值模擬對(duì)比驗(yàn)證…………………… 088 第6章 基于雙重自適應(yīng)遺忘因子ＵＫＦ 的時(shí)變參數(shù)識(shí)別算法………………………………………………… 123 6.1 算法原理…………………………………………………… 124 6.2 ＡＵＫＦ-ＤＦＦ 系列算法流程………………………………… 125 6.3 基于車-橋耦合振動(dòng)系統(tǒng)的時(shí)變參數(shù)識(shí)別驗(yàn)證………… 126 第7章 基于自適應(yīng)遺忘因子平方根ＵＫＦ 的時(shí)變參數(shù)識(shí)別算法………………………………………………… 141 7.1 平方根ＵＫＦ ……………………………………………… 142 7.2 改進(jìn)的平方根ＵＫＦ ……………………………………… 144 7.3 自適應(yīng)遺忘因子平方根ＵＫＦ …………………………… 146 7.4 遺忘因子的作用模式分析………………………………… 147 7.5 數(shù)值仿真驗(yàn)證……………………………………………… 148 第8章 自適應(yīng)ＵＫＦ 識(shí)別能力的影響因素分析與試驗(yàn)驗(yàn)證………………………………………………… 157 8.1 基于剪切型框架結(jié)構(gòu)的參數(shù)敏感性分析………………… 158 8.2 基于車-橋耦合振動(dòng)系統(tǒng)的參數(shù)敏感性分析…………… 182 8.3 實(shí)際六層混凝土框架結(jié)構(gòu)的剛度參數(shù)識(shí)別應(yīng)用………… 204 8.4 實(shí)際三層基底隔震結(jié)構(gòu)振動(dòng)臺(tái)試驗(yàn)驗(yàn)證………………… 211 參考文獻(xiàn) ………………………………………………………… 222