參數(shù)估計是工程實踐中的一個重要問題。一般來說,為更好地研究實際工程系統(tǒng),通常會先建立數(shù)學(xué)模型進行理論分析,而參數(shù)估計則是建模的核心,也是系統(tǒng)控制和優(yōu)化的首要前提。實際過程中往往存在各種干擾信息,這也就增大了參數(shù)估計的難度,參數(shù)估計結(jié)果的好壞直接決定著我們對實際系統(tǒng)認知的準確性,也影響著控制方案和優(yōu)化方案的設(shè)計,這使得參數(shù)估計研究意義深遠。針對單率軟儀表系統(tǒng),分別研究了時不變和時變的參數(shù)估計問題。當(dāng)參數(shù)時不變時,經(jīng)過模型轉(zhuǎn)換,單率軟儀表參數(shù)估計問題轉(zhuǎn)化成了一個線性系統(tǒng)的參數(shù)估計問題,利用卡爾曼濾波（KF）算法估計其參數(shù),與擴展卡爾曼濾波算法（EKF）和隨機牛頓遞推算法（SNR）的估計結(jié)果比較而言,KF算法的估計精度最高。當(dāng)參數(shù)時變時,通過加入?yún)f(xié)方差修正項,提出了協(xié)方差修正卡爾曼濾波算法（CM-KF）,并通過仿真驗證了該算法的跟蹤性能。針對雙率軟儀表系統(tǒng),分別研究了時不變和時變的參數(shù)估計問題。當(dāng)參數(shù)時不變時,提出了一種帶調(diào)整因子?的EKF算法,根據(jù)關(guān)聯(lián)微分方程理論分析了該算法的收斂性,并分析了調(diào)整因子?對收斂速度和估計精度的影響,當(dāng)減小?取值時,算法的收斂速度減慢但估計精度有所提高,故提出... 

【文章來源】：中國石油大學(xué)(北京)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
引言
第1章 文獻綜述
    1.1 軟儀表研究現(xiàn)狀
    1.2 多率系統(tǒng)研究現(xiàn)狀
    1.3 卡爾曼濾波研究現(xiàn)狀
    1.4 本章小結(jié)
第2章 單率軟儀表系統(tǒng)參數(shù)估計
    2.1 軟儀表系統(tǒng)模型
    2.2 時不變軟儀表系統(tǒng)參數(shù)估計
        2.2.1 時不變軟儀表系統(tǒng)參數(shù)估計算法
        2.2.2 收斂性分析
        2.2.3 實例仿真
    2.3 時變軟儀表系統(tǒng)參數(shù)估計
        2.3.1 時變軟儀表系統(tǒng)參數(shù)估計算法
        2.3.2 實例仿真
    2.4 本章小結(jié)
第3章 雙率軟儀表系統(tǒng)參數(shù)估計
    3.1 雙率軟儀表系統(tǒng)模型
    3.2 時不變參數(shù)的雙率軟儀表系統(tǒng)參數(shù)估計
        3.2.1 慢收斂EKF參數(shù)估計算法
        3.2.2 收斂性分析
        3.2.3 實例仿真
    3.3 時變雙率軟儀表系統(tǒng)參數(shù)估計
        3.3.1 時變雙率軟儀表系統(tǒng)參數(shù)估計算法
        3.3.2 實例仿真
    3.4 本章小結(jié)
第4章 典型狀態(tài)空間系統(tǒng)參數(shù)估計
    4.1 基于EKF算法的典型狀態(tài)空間系統(tǒng)參數(shù)估計
    4.2 收斂性分析
    4.3 實例仿真
    4.4 本章小結(jié)
第5章 結(jié)論
參考文獻
附錄A 關(guān)聯(lián)微分方程理論條件
附錄B 在學(xué)期間研究成果
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
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[4]基于自適應(yīng)粒子群優(yōu)化的新型粒子濾波在目標跟蹤中的應(yīng)用[J]. 陳志敏,薄煜明,吳盤龍,段文勇,劉正凡.  控制與決策. 2013(02)
[5]化工過程軟測量建模方法研究進展[J]. 曹鵬飛,羅雄麟.  化工學(xué)報. 2013(03)
[6]基于抗差擴展卡爾曼濾波器的永磁同步電機轉(zhuǎn)速估計策略[J]. 尹忠剛,張瑞峰,鐘彥儒,曹鈺.  控制理論與應(yīng)用. 2012(07)
[7]移動機器人的改進無跡粒子濾波蒙特卡羅定位算法[J]. 宋宇,孫富春,李慶玲.  自動化學(xué)報. 2010(06)
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本文編號：3320484