基于加权多新息卡尔曼滤波算法的响应重构OA北大核心CSTPCD

针对卡尔曼滤波算法容易受到噪声的影响,使得响应重构精度降低甚至发散的问题,提出一种基于加权多新息卡尔曼滤波算法的响应重构方法。首先在融合多新息理论和卡尔曼滤波算法的基础上,引入加权矩阵动态调整新息矩阵的权重以降低历史干扰数据的累积影响。随后将该方法用于响应重构中,使用有限的加速度响应对其余未知位置处的加速度、速度以及位移响应进行重构。最后分别对起重机桁架和简支梁进行数值模拟和试验验证,结果表明与卡尔曼滤波算法和多新息卡尔曼滤波算法的响应重构方法相比,所提方法的滤波稳定性和估计精度得到改善,其能在运行时间增加很小的情况下有更高的重构精度。