發(fā)布時(shí)間：2018-06-04 04:03

  本文選題：卡爾曼濾波 + 狀態(tài)估計(jì)��； 參考：《控制理論與應(yīng)用》2017年01期

【摘要】：具有未知輸入的系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)問(wèn)題已經(jīng)在過(guò)去幾十年里引起了相當(dāng)?shù)年P(guān)注.本文對(duì)于線性離散隨機(jī)系統(tǒng)提出了一種基于多步信息的輸入和狀態(tài)同步估計(jì)方法.首先,采用多步信息的最小方差方法來(lái)獲得未知輸入.由于引入了包含多個(gè)時(shí)間步驟的擴(kuò)張狀態(tài)和測(cè)量向量而計(jì)算多步信息,使估計(jì)結(jié)果與一步估計(jì)相比減少了對(duì)噪聲的敏感性.其次,利用輸入估計(jì)值和卡爾曼濾波估計(jì)過(guò)去和當(dāng)前的狀態(tài).該方法在未知輸入維數(shù)等于狀態(tài)維數(shù)時(shí)仍然有良好的估計(jì)效果.數(shù)值仿真驗(yàn)證了提出的估計(jì)方法的有效性.最后,該方法應(yīng)用于厭氧消化過(guò)程反應(yīng)罐中的溶解甲烷和二氧化碳的濃度估計(jì)以驗(yàn)證方法的實(shí)用性.
[Abstract]:The problem of state estimation for systems with unknown inputs has attracted considerable attention in recent decades. In this paper, an input and state synchronization estimation method based on multi-step information is proposed for linear discrete stochastic systems. Firstly, the least variance method of multi-step information is used to obtain unknown input. The multistep information is calculated by introducing the extended state and measurement vector including multiple time steps, which makes the estimation result less sensitive to noise than the one-step estimation. Secondly, the past and present states are estimated by the input estimator and Kalman filter. This method still has good estimation effect when the unknown input dimension is equal to the state dimension. The effectiveness of the proposed estimation method is verified by numerical simulation. Finally, the method is applied to estimate the concentration of dissolved methane and carbon dioxide in anaerobic digestion reactor to verify the practicability of the method.
【作者單位】： 上海交通大學(xué)自動(dòng)化系;金日成綜合大學(xué)電子自動(dòng)化系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61374110,61333009,61521063,61590924)資助~~
【分類號(hào)】：O211.6

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10 張鵬;付艷明;段廣仁;;具有H_∞性能的線性時(shí)滯系統(tǒng)的未知輸入觀測(cè)器設(shè)計(jì)[J];黑龍江大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報(bào);2006年01期

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本文編號(hào)：1975812