线性离散随机系统输入和状态的多步估计方法及应用

发布时间：2018-06-04 04:03

  本文选题：卡尔曼滤波 + 状态估计　； 参考：《控制理论与应用》2017年01期

【摘要】：具有未知输入的系统的状态估计问题已经在过去几十年里引起了相当的关注.本文对于线性离散随机系统提出了一种基于多步信息的输入和状态同步估计方法.首先,采用多步信息的最小方差方法来获得未知输入.由于引入了包含多个时间步骤的扩张状态和测量向量而计算多步信息,使估计结果与一步估计相比减少了对噪声的敏感性.其次,利用输入估计值和卡尔曼滤波估计过去和当前的状态.该方法在未知输入维数等于状态维数时仍然有良好的估计效果.数值仿真验证了提出的估计方法的有效性.最后,该方法应用于厌氧消化过程反应罐中的溶解甲烷和二氧化碳的浓度估计以验证方法的实用性.
[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.
【作者单位】： 上海交通大学自动化系;金日成综合大学电子自动化系;
【基金】：国家自然科学基金项目(61374110,61333009,61521063,61590924)资助~~
【分类号】：O211.6

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本文编号：1975812