【摘要】：隨著現(xiàn)代實(shí)際工業(yè)過程技術(shù)的發(fā)展,相應(yīng)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜。隨機(jī)跳變系統(tǒng)作為一類由時間與離散事件共同驅(qū)動的特殊多模型系統(tǒng),可以用來模擬系統(tǒng)結(jié)構(gòu)存在隨機(jī)突變現(xiàn)象的混雜系統(tǒng)。因而一直受到工業(yè)界與學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。另一個方面,現(xiàn)代工業(yè)過程中系統(tǒng)控制與檢測機(jī)制均是建立在系統(tǒng)動態(tài)過程可觀測的基礎(chǔ)之上。然而,在實(shí)際工業(yè)系統(tǒng)中,存在各種不可直接測量的狀態(tài)變量,或者因各種未知隨機(jī)干擾噪聲的存在,只能獲得實(shí)際系統(tǒng)動態(tài)帶噪聲觀測結(jié)果。因此系統(tǒng)狀態(tài)估計理論在工業(yè)過程的監(jiān)測與控制中扮演非常重要的角色。本文基于滾動時域估計技術(shù),對隨機(jī)跳變系統(tǒng)的狀態(tài)估計問題進(jìn)行深入的研究,根據(jù)不同情況,分別設(shè)計不同的滾動時域估計器。本文工作主要分為以下幾個方面:(1)考慮一類離散線性隨機(jī)跳變系統(tǒng),其系統(tǒng)模態(tài)跳變過程由一個Markov鏈驅(qū)動,系統(tǒng)的狀態(tài)變量與擾動變量均存在不等式約束條件。本文采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)描述系統(tǒng)的隨機(jī)跳變過程。在此基礎(chǔ)上構(gòu)建滾動時域估計算法,解決系統(tǒng)的帶約束條件狀態(tài)估計問題。而后通過兩個仿真實(shí)例,說明設(shè)計得到的滾動時域估計器,可以有效處理隨機(jī)跳變系統(tǒng)的帶約束狀態(tài)估計問題,并且證明帶約束估計值的均方根誤差低于非約束狀態(tài)估計值。(2)采用一種基于最優(yōu)化濾波方法的滾動時域估計算法,解決一類非線性隨機(jī)跳變系統(tǒng)的狀態(tài)估計問題。其主要估計策略為:基于長度固定的滑動窗口,定義一個二次代價函數(shù),根據(jù)代價函數(shù)的最小化問題的求解,獲得滑動窗口內(nèi)的狀態(tài)最優(yōu)估計解。代價函數(shù)是通過滾動窗口內(nèi)狀態(tài)序列的概率分布的負(fù)對數(shù)計算得到。其中需要利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對狀態(tài)概率分布函數(shù)的進(jìn)行詳細(xì)的因式分解與計算。再結(jié)合非線性隨機(jī)跳變系統(tǒng)的全信息估計的分析,引入到達(dá)代價,由此構(gòu)建滾動時域估計算法。該算法最終由一個數(shù)值模型,通過與交互式多模型粒子群濾波算法的仿真比較,說明滾動時域估計算法解決針對非線性隨機(jī)跳變系統(tǒng)狀態(tài)估計問題的有效性。(3)對帶有獨(dú)立高斯干擾的離散隨機(jī)線性跳變系統(tǒng)的完全隨機(jī)可觀性進(jìn)行詳細(xì)的分析與定義,并給出滿足完全可觀的充分條件。隨機(jī)跳變系統(tǒng)的完全隨機(jī)可觀性分析由兩個部分組成:初始狀態(tài)隨機(jī)可觀與模態(tài)隨機(jī)可觀。其中模態(tài)可觀性分析建立在初始狀態(tài)可觀的基礎(chǔ)之上,得到系統(tǒng)模態(tài)隨機(jī)可觀的充分條件。最終,在滿足系統(tǒng)模態(tài)的隨機(jī)可觀的充分條件下,基于最大似然估計算法,構(gòu)建模態(tài)檢測算法。(4)針對帶有獨(dú)立高斯擾動的離散隨機(jī)線性跳變系統(tǒng),設(shè)計基于模態(tài)檢測的滾動時域估計器。這種新的估計策略是將系統(tǒng)的模態(tài)檢測與滾動時域估計算法相結(jié)合,計算系統(tǒng)的狀態(tài)最優(yōu)估計值。其中模態(tài)檢測用來求得滾動窗口內(nèi)的模態(tài)序列的最大似然意義上的最優(yōu)估計值。然后,將模態(tài)序列估計值嵌入滾動時域估計算法,基于最優(yōu)化,求得狀態(tài)估計解。由此,基于以上兩種算法的結(jié)合,設(shè)計得到基于模態(tài)檢測滾動時域估計的基本框架。另一方面,以隨機(jī)線性跳變系統(tǒng)的隨機(jī)可觀性為著力點(diǎn),構(gòu)建估計器穩(wěn)定的充分條件,使得估計誤差的期望值收斂。同樣為說明算法的有效性,進(jìn)行實(shí)例仿真。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：江南大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：O211.6

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本文編號：2336724