本文關(guān)鍵詞：帶測(cè)量時(shí)滯與噪聲的網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)問題研究

  更多相關(guān)文章： 網(wǎng)絡(luò)通信 多傳感器網(wǎng)絡(luò) 輸出時(shí)延 測(cè)量噪聲 一致性濾波

【摘要】：狀態(tài)估計(jì)問題一直以來都是控制科學(xué)中的一個(gè)重要的研究課題。在無法獲得準(zhǔn)確的系統(tǒng)狀態(tài)的情況下,設(shè)計(jì)一個(gè)性能良好的狀態(tài)觀測(cè)器對(duì)于我們了解系統(tǒng)、實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)的控制有很大的幫助。在網(wǎng)絡(luò)通信環(huán)境下,系統(tǒng)中傳輸?shù)男畔⑼捎诰W(wǎng)絡(luò)帶寬有限、傳輸信道有未知干擾,不可避免地出現(xiàn)信息傳輸時(shí)延、數(shù)據(jù)包丟失等問題。這些問題會(huì)對(duì)實(shí)際應(yīng)用造成較大的負(fù)面影響,傳統(tǒng)的控制算法,濾波理論難以直接應(yīng)用。因此,如何利用這些不具有即時(shí)性并且受到干擾的信息估計(jì)出較為準(zhǔn)確的系統(tǒng)狀態(tài)并給出合理的控制量成為了一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。本文針對(duì)在網(wǎng)絡(luò)通信環(huán)境下通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臏y(cè)量信息會(huì)影響狀態(tài)估計(jì)精度的問題,首先,研究了含隨機(jī)有界輸出時(shí)滯的單傳感器系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)問題,測(cè)量時(shí)滯使用馬爾科夫鏈進(jìn)行建模,并利用狀態(tài)增廣法處理測(cè)量時(shí)延,將含測(cè)量時(shí)滯的系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為一個(gè)類似于切換系統(tǒng)的多模型系統(tǒng),然后使用交互式多模型算法得到系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)值;其次,研究了含有測(cè)量噪聲的多傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的一致性狀態(tài)估計(jì)問題,為降低輸出噪聲對(duì)狀態(tài)估計(jì)的影響,設(shè)計(jì)了一種基于比例積分觀測(cè)器的一致性濾波器,并通過數(shù)學(xué)方法證明了濾波器的收斂性,然后對(duì)該一致性濾波器進(jìn)行了改進(jìn),進(jìn)一步提高了一致性濾波器的估計(jì)效果；最后,研究了含輸出時(shí)滯系統(tǒng)的一致性狀態(tài)估計(jì)問題,將時(shí)延量作為系統(tǒng)的輸出擾動(dòng)來處理,根據(jù)系統(tǒng)是否穩(wěn)定設(shè)計(jì)了兩種基于奇異觀測(cè)器的一致性濾波器,這兩種一致性濾波器改善了測(cè)量時(shí)滯使?fàn)顟B(tài)估計(jì)不準(zhǔn)的問題。我們對(duì)文中算法均進(jìn)行了穩(wěn)定性分析以及數(shù)值仿真,驗(yàn)證了文中算法的有效性。本文擬對(duì)在網(wǎng)絡(luò)通信環(huán)境中含有測(cè)量噪聲和測(cè)量傳輸時(shí)延的系統(tǒng),給出一系列狀態(tài)估計(jì)方法,為網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用提供理論支持。
【關(guān)鍵詞】：網(wǎng)絡(luò)通信 多傳感器網(wǎng)絡(luò) 輸出時(shí)延 測(cè)量噪聲 一致性濾波
【學(xué)位授予單位】：北京化工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN713
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-12
• 第一章 緒論12-18
• 1.1 引言12
• 1.2 國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀以及發(fā)展趨勢(shì)12-14
• 1.2.1 測(cè)量含傳輸時(shí)延的狀態(tài)估計(jì)問題12-13
• 1.2.2 分布式一致性濾波問題13-14
• 1.3 課題的研究意義14-15
• 1.4 課題的研究內(nèi)容15-18
• 第二章 基于交互式多模型算法的含測(cè)量時(shí)滯系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)問題研究18-32
• 2.1 引言18
• 2.2 測(cè)量時(shí)滯以及系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型18-20
• 2.3 含測(cè)量時(shí)滯系統(tǒng)的多模型描述20-21
• 2.4 交互式多模型算法21-24
• 2.4.1 基于模型的重初始化22-23
• 2.4.2 基于模型的濾波23-24
• 2.4.3 模型概率更新24
• 2.4.4 估計(jì)融合24
• 2.5 數(shù)值仿真24-30
• 2.6 本章小結(jié)30-32
• 第三章 含測(cè)量噪聲的多傳感器網(wǎng)絡(luò)的分布式一致性濾波32-50
• 3.1 引言32-33
• 3.2 研究對(duì)象數(shù)學(xué)模型33-34
• 3.3 一致性協(xié)議及一致性濾波器設(shè)計(jì)34-36
• 3.4 穩(wěn)定性分析36-39
• 3.5 改進(jìn)的·致性濾波器39-41
• 3.6 數(shù)值仿真41-48
• 3.7 本章小結(jié)48-50
• 第四章 含輸出時(shí)延系統(tǒng)的分布式一致性濾波50-68
• 4.1 引言50-51
• 4.2 研究對(duì)象數(shù)學(xué)模型51-52
• 4.3 觀測(cè)器設(shè)計(jì)52-57
• 4.3.1 系統(tǒng)矩陣A穩(wěn)定的情形52-55
• 4.3.2 系統(tǒng)矩陣A不穩(wěn)定的情形55-57
• 4.4 一致性協(xié)議及一致性濾波器設(shè)計(jì)57-61
• 4.4.1 系統(tǒng)矩陣A穩(wěn)定的情形57-59
• 4.4.2 系統(tǒng)矩陣A不穩(wěn)定的情形59-61
• 4.5 數(shù)值仿真61-65
• 4.6 本章小結(jié)65-68
• 第五章 總結(jié)與展望68-70
• 參考文獻(xiàn)70-74
• 致謝74-76
• 研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文76-78
• 作者和導(dǎo)師簡介78-79
• 附件79-80

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