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基于数据融合的未知力下的卡尔曼滤波新方法及结构动位移实时估计与分散控制

摘要第4-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第14-27页
    1.1 课题来源及研究背景与目的第14-16页
    1.2 本论文相关问题的研究现状第16-24页
        1.2.1 未知力下卡尔曼滤波方法的研究现状第16-17页
        1.2.2 结构动位移识别的研究现状第17-19页
        1.2.3 风荷载识别的研究现状第19-20页
        1.2.4 结构识别与分散控制一体化的研究现状第20-24页
            1.2.4.1 结构分散控制的研究现状第20-22页
            1.2.4.2 结构识别与振动控制一体化的研究现状第22-24页
    1.3 本论文的研究内容及技术路线第24-27页
        1.3.1 本论文的研究内容第24-25页
        1.3.2 本论文的技术路线第25-27页
第二章 基于数据融合的未知力下的卡尔曼滤波方法第27-55页
    2.1 引言第27-28页
    2.2 基于数据融合的不观测激励处响应的线性离散系统的状态和输入估计方法第28-39页
        2.2.1 方法提出第28-31页
        2.2.2 数值算例分析第31-39页
            2.2.3.1 白噪声作用下的剪切框架的数值算例第32-35页
            2.2.3.2 白噪声作用下的桁架的数值算例第35-39页
    2.3 基于数据融合的不观测激励处响应的连续系统的状态和输入估计方法第39-53页
        2.3.1 方法提出第39-43页
        2.3.2 数值算例验证第43-53页
            2.3.2.1 二十层剪切框架的激励识别问题第44-49页
            2.3.2.2 两层平面框架模型数值算例第49-53页
    2.4 本章小结第53-55页
第三章 基于多频率数据融合的动态位移及加速度偏差识别第55-71页
    3.1 引言第55-57页
    3.2 方法提出第57-60页
    3.3 数值算例验证第60-69页
    3.4 本章小结第69-71页
第四章 基于未知力下模态卡尔曼滤波方法的风荷载识别第71-88页
    4.1 引言第71-72页
    4.2 风荷载的模拟第72-77页
        4.2.1 风的基本特性第72-74页
        4.2.2 谐波叠加法第74-76页
        4.2.3 风荷载模拟流程第76-77页
    4.3 分布荷载识别方法第77-78页
    4.4 未知力下的模态卡尔曼滤波方法第78-82页
    4.5 数值算例验证第82-87页
        4.5.1 悬臂梁及风荷载的参数选取第82-83页
        4.5.2 风荷载重建结果第83-87页
    4.6 本章小结第87-88页
第五章 基于广义扩展卡尔曼滤波的结构识别与分散控制实时一体化方法第88-123页
    5.1 引言第88页
    5.2 控制方法介绍第88-93页
        5.2.1 结构半主动控制算法第89-92页
            5.2.1.1 结构最优控制力求解(LQG控制)第89-91页
            5.2.1.2 半主动控制力的确定第91-92页
        5.2.2 控制指标介绍第92-93页
    5.3 结构识别与分散控制一体化方法介绍第93-102页
        5.3.1 子结构方法第93-94页
        5.3.2 分散控制方法第94-95页
        5.3.3 结构识别与分散控制一体化方法第95-102页
    5.4 数值算例验证第102-121页
        5.4.1 子结构1(Sub.1)的控制与识别结果分析第104-110页
        5.4.2 子结构2(Sub.2)的控制与识别结果分析第110-117页
        5.4.3 子结构3(Sub.3)的控制与识别结果分析第117-121页
    5.5 本章小结第121-123页
第六章 总结与展望第123-127页
    6.1 论文总结第123-126页
        6.1.1 论文主要工作第123-125页
        6.1.2 论文创新点第125-126页
    6.2 论文展望第126-127页
参考文献第127-133页
致谢第133-135页
附录 攻读硕士学位期间的科研成果第135页

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