本文選題：模型失配 + 擴展集員算法　； 參考：《化工學(xué)報》2017年04期

【摘要】：在非線性非高斯系統(tǒng)中,當(dāng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型存在有界失配時,采用粒子濾波往往無法獲得理想的狀態(tài)估計值�？紤]有界失配對粒子的約束條件,提出一種基于MAP準(zhǔn)則的擴展集員粒子濾波算法(MAP-ESMPF)。該算法采用擴展集員求取真實狀態(tài)的可信域,并基于MAP密度函數(shù)的準(zhǔn)則,定義優(yōu)化方程,從而將可信域外的粒子映射到可信域內(nèi),保證了狀態(tài)估計的精度。在數(shù)值仿真和連續(xù)攪拌反應(yīng)釜(CSTR)過程中的仿真應(yīng)用,驗證了該算法的有效性。
[Abstract]:In nonlinear non- systems, when there is a bounded mismatch in the state transition model, the ideal state estimation can not be obtained by particle filter.Considering the constraint conditions of bounded mismatched particles, an extended set member particle filter algorithm based on MAP criterion is proposed.Based on the criterion of MAP density function, the optimization equation is defined in this algorithm, which uses extended set members to obtain the trusted domain of real state. Thus, the trusted and extra-territorial particles are mapped into the trusted domain, and the accuracy of state estimation is ensured.The effectiveness of the proposed algorithm is verified by numerical simulation and CSTR simulation.
【作者單位】： 江南大學(xué)輕工過程先進控制教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61573169)~~
【分類號】：TN713;O212

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本文編號：1741131