Joint parameter estimation and abrupt change quantification with uncertainty quantification in high degree of freedom dynamical systems via an optimized adaptive unscented Kalman filter

Esmaeil Ghorbani, Quentin Dollon et Frederick Gosselin

Article de revue (2026)

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Mots clés

• Civil and Structural Engineering
• Control Systems and Identification
• Control and Systems Engineering
• Model Reduction and Neural Networks
• Statistical and Nonlinear Physics
• Structural Health Monitoring Techniques

Département:	Département de génie mécanique
Centre de recherche:	LM2 - Laboratoire de Mécanique Multi-échelles
Organismes subventionnaires:	Hydro-Québec, Institut de Valorisation des Données, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC)
Numéro de subvention:	ALLRP 556353-20
URL de PolyPublie:	https://publications.polymtl.ca/80491/
Titre de la revue:	Discover Mechanical Engineering (vol. 5, no 1)
Maison d'édition:	Springer Science+Business Media
DOI:	10.1007/s44245-026-00298-5
URL officielle:	https://doi.org/10.1007/s44245-026-00298-5
Date du dépôt:	14 août 2026 15:13
Dernière modification:	14 août 2026 15:13

Citer en APA 7:	Ghorbani, E., Dollon, Q., & Gosselin, F. (2026). Joint parameter estimation and abrupt change quantification with uncertainty quantification in high degree of freedom dynamical systems via an optimized adaptive unscented Kalman filter. Discover Mechanical Engineering, 5(1), 147 (27 pages). https://doi.org/10.1007/s44245-026-00298-5
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