發(fā)布時(shí)間：2017-10-17 18:21

  本文關(guān)鍵詞：基于粒子濾波的非線性系統(tǒng)魯棒狀態(tài)與參數(shù)估計(jì)方法

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【摘要】：非線性系統(tǒng)的狀態(tài)與參數(shù)估計(jì)在過程控制與故障檢測等方面發(fā)揮著重要作用。近些年來,在非線性系統(tǒng)的狀態(tài)及參數(shù)估計(jì)方面,粒子濾波方法獲得了廣泛關(guān)注。其基本思想是應(yīng)用蒙特卡羅方法產(chǎn)生大量隨機(jī)樣本去近似狀態(tài)的后驗(yàn)分布從而實(shí)現(xiàn)狀態(tài)估計(jì)。這種方法可應(yīng)用于任意狀態(tài)空間模型。然而,在基于粒子濾波方法的狀態(tài)與參數(shù)估計(jì)方面仍存在一些問題。本文就針對傳統(tǒng)狀態(tài)與參數(shù)估計(jì)中存在的問題開展研究。1、對粒子濾波器的發(fā)展過程、應(yīng)用領(lǐng)域、發(fā)展現(xiàn)狀及存在的問題做了簡要介紹�；诜蔷�性系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型,在遞推貝葉斯濾波理論的統(tǒng)一框架下,研究了連續(xù)重要性采樣方法,并指出了該方法存在的主要問題,即粒子退化現(xiàn)象。緊接著,針對粒子退化現(xiàn)象論述了重采樣方法,進(jìn)而引出傳統(tǒng)粒子濾波方法。并且針對不同的應(yīng)用環(huán)境論述了三種粒子濾波方法。2、基于粒子濾波器,介紹了傳統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)方法,并指出傳統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)方法中存在的問題,即初始值不確定導(dǎo)致傳統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)效果較差。針對此問題,首先提出了一種多群體粒子濾波方法,該方法以狀態(tài)初始值不確定導(dǎo)致觀測誤差為依據(jù)決定是否進(jìn)入多群體粒子濾波過程。但該方法存在運(yùn)行時(shí)間較長的缺點(diǎn)。針對多群體粒子濾波方法存在的問題,論文提出一種魯棒狀態(tài)估計(jì)方法。該方法以狀態(tài)初始值不確定導(dǎo)致觀測誤差為依據(jù)決定是否進(jìn)行初始值調(diào)整。魯棒狀態(tài)估計(jì)方法不僅解決了初始值不確定帶來的狀態(tài)估計(jì)效果較差的問題,也解決了多群體粒子濾波方法運(yùn)行時(shí)間較長的問題。3、基于粒子濾波器,介紹了非線性系統(tǒng)狀態(tài)與參數(shù)估計(jì)方法,并指出傳統(tǒng)參數(shù)估計(jì)存在的問題,即迭代過程中一旦模型參數(shù)發(fā)生變化估計(jì)參數(shù)不能跟蹤模型參數(shù)。針對此問題,提出一種魯棒參數(shù)估計(jì)方法。該方法以模型參數(shù)發(fā)生變化導(dǎo)致觀測誤差為依據(jù)決定是否調(diào)整參數(shù)粒子方差。研究結(jié)果表明,雖然該參數(shù)估計(jì)方法的波動性比傳統(tǒng)參數(shù)估計(jì)方法的波動性大些,但當(dāng)模型參數(shù)發(fā)生變化時(shí)能迅速做出反應(yīng)并準(zhǔn)確跟蹤模型參數(shù)。
【關(guān)鍵詞】：非線性系統(tǒng) 粒子濾波器 狀態(tài)估計(jì) 參數(shù)估計(jì)
【學(xué)位授予單位】：溫州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN713;O212.1
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 緒論10-16
• 1 課題研究背景及意義10-11
• 2 粒子濾波方法研究概述11-13
• 2.1 蒙特卡洛方法概述11-12
• 2.2 粒子濾波方法概述12
• 2.3 粒子濾波方法的研究進(jìn)展12-13
• 3 基于粒子濾波方法的狀態(tài)與參數(shù)估計(jì)13-14
• 4 本文研究的主要內(nèi)容及章節(jié)安排14-16
• 第二章 粒子濾波基本原理16-40
• 1 引言16
• 2 貝葉斯濾波理論16-18
• 2.1 狀態(tài)空間模型16-17
• 2.2 非線性貝葉斯濾波17-18
• 3 粒子濾波基本原理18-28
• 3.1 粒子濾波的非線性估計(jì)18-19
• 3.2 連續(xù)重要性采樣粒子濾波器19-22
• 3.3 自舉粒子濾波器22-23
• 3.4 粒子退化現(xiàn)象23-26
• 3.5 重要性密度的選擇26-28
• 4 粒子濾波重采樣方法28-33
• 4.1 相關(guān)準(zhǔn)備工作28-29
• 4.2 多項(xiàng)式重采樣方法29-30
• 4.3 分層重采樣方法30-31
• 4.4 系統(tǒng)重采樣方法31-32
• 4.5 殘差重采樣方法32-33
• 5 粒子濾波器主要類型33-39
• 5.1 采樣重要性重采樣濾波方法33-34
• 5.2 輔助采樣重要性重采樣濾波方法34-36
• 5.3 正規(guī)化粒子濾波方法36-39
• 6 本章小結(jié)39-40
• 第三章 基于粒子濾波的狀態(tài)估計(jì)40-58
• 1 引言40-41
• 2 粒子濾波方法綜述41-43
• 3 狀態(tài)估計(jì)存在的問題43-44
• 4 多群體粒子濾波方法44-51
• 4.1 多群體粒子濾波方法基本原理44-48
• 4.2 實(shí)例研究48-51
• 5 魯棒狀態(tài)估計(jì)方法51-57
• 5.1 魯棒狀態(tài)估計(jì)方法原理52-54
• 5.2 實(shí)例研究54-57
• 6 本章小結(jié)57-58
• 第四章 基于粒子濾波的狀態(tài)與參數(shù)估計(jì)58-76
• 1 引言58-59
• 2 總體框架59-60
• 2.1 動態(tài)模型及理論分析59-60
• 2.2 基于濾波的狀態(tài)和參數(shù)估計(jì)60
• 3 參數(shù)估計(jì)方法60-64
• 3.1 Artificial evolution60-61
• 3.2 Kernel smoothing61-62
• 3.3 修正artificial evolution62-64
• 4 參變情況下的參數(shù)估計(jì)方法64-75
• 4.1 參變情況下的參數(shù)估計(jì)方法原理64-67
• 4.2 實(shí)例研究67-75
• 5 本章小結(jié)75-76
• 總結(jié)與展望76-78
• 1 總結(jié)76-77
• 2 展望77-78
• 參考文獻(xiàn)78-82
• 致謝82-84
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文84

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1050339