دانلود مقاله ISI انگلیسی شماره 53042
ترجمه فارسی عنوان مقاله

فیلتر کالمن توسعه یافته عمومی برای برآورد هم زمان سیستم و ورودی ناشناخته

عنوان انگلیسی
A general extended Kalman filter for simultaneous estimation of system and unknown inputs
کد مقاله سال انتشار تعداد صفحات مقاله انگلیسی
53042 2016 14 صفحه PDF
منبع

Publisher : Elsevier - Science Direct (الزویر - ساینس دایرکت)

Journal : Engineering Structures, Volume 109, 15 February 2016, Pages 85–98

ترجمه کلمات کلیدی
گسترش فیلتر کالمن عمومی - برآورد کردن؛ زمان ثابت؛ متغیر با زمان؛ شناسایی سیستم؛ ورودی ناشناخته؛ قرار دادن سنسور
کلمات کلیدی انگلیسی
General extended Kalman filter; Estimation; Time-invariant; Time-varying; System identification; Unknown input; Sensor placement
پیش نمایش مقاله
پیش نمایش مقاله  فیلتر کالمن توسعه یافته عمومی برای برآورد هم زمان سیستم و ورودی ناشناخته

چکیده انگلیسی

The traditional Extended Kalman filter (EKF) is a useful tool for structural parameter identification with limited observations. It is, however, not applicable when the excitations on the structure are unknown or the excitation locations are not monitored. A novel Extended Kalman filter approach referred to as the General Extended Kalman filter with unknown inputs (GEKF-UI) is proposed to estimate the structural parameters and the unknown excitations (inputs) simultaneously. The proposed GEKF-UI gives an analytical EKF solution dealing with the more general measurement scenarios with the existing EKF methods as its special cases. Existing constraints on sensor configuration have been removed enabling more general application to complex structures. Simulation results from a 3-storey linear damped shear building, an ASCE benchmark structure and a two-storey planar frame structure are used to validate the proposed method for both time-invariant and time-varying system identification.