分數(shù)階微積分在控制理論系統(tǒng)中應用廣泛,比起傳統(tǒng)的整數(shù)階系統(tǒng),分數(shù)階系統(tǒng)具有更好的記憶屬性,是描述具有非線性特性動力學系統(tǒng)的有力工具.分數(shù)階微積分廣泛應用于系統(tǒng)控制、經(jīng)濟學、高能物理等領(lǐng)域.分數(shù)階算子引入使得分數(shù)階狀態(tài)反饋控制器變得更加靈活.由于分數(shù)階算子具有記憶屬性,連續(xù)時間線性分數(shù)階系統(tǒng)的狀態(tài)估計需要大量的歷史的輸入數(shù)據(jù)和測量信號.分數(shù)階歷史信息的獲取過程和整數(shù)階系統(tǒng)不同,這是需要解決的關(guān)鍵.另外,由于分數(shù)階微積分具有非局域性,在狀態(tài)估計過程中需要的存儲量和計算時間隨時間的增大而增大,傳統(tǒng)的針對整數(shù)階系統(tǒng)的有效的狀態(tài)估計方法對分數(shù)階系統(tǒng)是完全失效的.因此本文的研究目的是設(shè)計一種新的分數(shù)階狀態(tài)估計方法.由于在狀態(tài)估計過程中過程噪聲和測量噪聲會產(chǎn)生干擾,所以需要設(shè)計濾波器來對分數(shù)階系統(tǒng)的狀態(tài)進行估計.卡爾曼濾波器是一種包含輸入信號和輸出信號的有效魯棒狀態(tài)觀測器,并廣泛應用于算法估計中.卡爾曼濾波的計算標準是均方誤差最小從而可以實現(xiàn)遞推估計.卡爾曼濾波器能夠有效應對系統(tǒng)非線性項產(chǎn)生的干擾,因此在非線性分數(shù)階系統(tǒng)中廣泛應用.本文主要針對過程噪聲和測量噪聲非關(guān)聯(lián)和關(guān)聯(lián)兩種情況設(shè)計分數(shù)階卡爾曼濾... 

【文章來源】：遼寧大學遼寧省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

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【參考文獻】：
期刊論文
[1]Fractional Modeling and SOC Estimation of Lithium-ion Battery[J]. Yan Ma,Xiuwen Zhou,Bingsi Li,Hong Chen.  IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica. 2016(03)



本文編號：3399571