初始状态不确定的非线性过程系统状态估计的鲁棒粒子滤波方法

发布时间：2017-09-17 22:14

  本文关键词：初始状态不确定的非线性过程系统状态估计的鲁棒粒子滤波方法

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【摘要】：在过程系统的控制与故障检测等方面,状态估计发挥着重要作用。针对非线性过程系统状态估计过程中初始状态不确定性问题,提出一种鲁棒粒子滤波方法。该方法首先引入初始状态准确性间接判定准则,根据判定的结果来选择是否进行基于观测偏差反馈机制的初始状态迭代改进。初始值准确性较差时,可以通过初始状态迭代改进策略使最终的初始粒子更接近真实的初始状态,从而增加产生初始粒子的正确性概率,通过粒子滤波迭代得到更准确的状态估计结果。将提出的鲁棒粒子滤波方法与传统粒子滤波方法应用于两个非线性动态系统实例中,结果验证了所提出方法的有效性与鲁棒性。
【作者单位】： 温州大学物理与电子信息工程学院;
【关键词】： 非线性过程系统 初始状态 状态估计 鲁棒粒子滤波方法
【基金】：国家自然科学基金项目(61374167) 浙江省自然科学基金项目(LQ14F030006) 浙江省科技计划项目(2015C31157,2014C31074,2014C31093)~~
【分类号】：TN713
【正文快照】： 引言状态估计在工业过程的控制与故障检测等方面发挥着重要作用。从贝叶斯的观点来看,状态估计的目的是根据过程的测量信息来推断状态的后验概率密度函数。当过程模型可以用状态方程和观测方程表示时,贝叶斯方法提供了一种通过状态转换方程和当前测量更新估计来预测状态的解决

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本文编号：871663