基于噪声分布特性的鲁棒状态估计与监测

发布时间：2021-01-05 18:08

　　现代工业的快速发展致使控制系统的规模和复杂度不断增加,因此对系统的可靠性和安全性的要求也越来越高。而实现智能控制和监测等功能的关键和基础是系统状态的准确性。现有的状态估计与监测策略大多是在高斯噪声假设下构建的,且噪声参数已知。由于系统本身、环境等影响,实际过程数据往往会出现异常值等不确定因素,使得传统的状态估计方法,如卡尔曼滤波等,产生较大的偏差,影响状态估计精度,从而降低后续的监测性能。本文主要考虑随机系统中不同噪声分布及其参数未知的情况,对此类系统的状态估计和监测问题进行了深入的研究和探讨。本文的主要研究工作包括以下几个方面:1.考虑线性系统中观测噪声具有不对称性且存在异常值时的状态估计问题。使用具有不对称性和厚尾性的倾斜t分布对观测噪声进行建模,并提出一个鲁棒滤波器算法。该算法通过变分贝叶斯推论,可以同时估计出系统状态和未知的噪声参数;同时运用一个启发式模型,让学习到的噪声参数可以跟踪上时变的观测噪声参数。通过一个仿真例子和混合水箱实验,说明了所提算法的有效性。2.针对实际应用中异常值存在的情况,将可以处理异常值的t滤波器扩展到分布式系统的状态估计中。通过假设系统的过程噪声和观测... 

【文章来源】：江南大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：112 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 研究现状
        1.2.1 一般状态估计算法
        1.2.2 考虑噪声分布特性的状态估计算法
        1.2.3 基于状态估计的监测算法
    1.3 预备知识与算法
        1.3.1 贝叶斯估计
        1.3.2 卡尔曼滤波
        1.3.3 变分贝叶斯方法
    1.4 本文主要研究内容
第二章 带有不对称观测噪声的鲁棒滤波器设计
    2.1 引言
    2.2 系统描述
    2.3 基于倾斜t分布的分层模型
    2.4 带有倾斜t分布观测噪声的鲁棒滤波器设计
    2.5 仿真实验
        2.5.1 数值仿真
        2.5.2 混合水箱实验
    2.6 本章小结
第三章 带有厚尾噪声的分布式t滤波算法
    3.1 引言
    3.2 系统描述
    3.3 分布式卡尔曼滤波算法描述
    3.4 基于t分布噪声的分布式t滤波算法设计
    3.5 带有反馈的分布式t滤波算法
    3.6 仿真实验
        3.6.1 数值例子
        3.6.2 Two-CSTR仿真
    3.7 本章小结
第四章 含有异常值的传感器故障检测与诊断
    4.1 引言
    4.2 系统描述
    4.3 带有t分布观测噪声的鲁棒滤波器设计
        4.3.1 噪声参数的先验分布选择
        4.3.2 基于变分贝叶斯的后验更新
    4.4 基于鲁棒滤波器的故障检测与诊断
        4.4.1 传感器故障检测
        4.4.2 传感器故障诊断
    4.5 仿真实验
        4.5.1 数值例子
        4.5.2 Two-CSTR仿真
    4.6 本章小结
第五章 基于概率框架的传感器故障估计
    5.1 引言
    5.2 系统描述
    5.3 带有已知噪声参数的故障滤波器设计
        5.3.1 传感器故障建模
        5.3.2 基于变分贝叶斯方法的后验更新
        5.3.3 算法分析
    5.4 带有未知噪声参数的故障滤波器设计
        5.4.1 带有未知噪声参数的传感器故障建模
        5.4.2 基于变分贝叶斯的后验更新
        5.4.3 算法分析
    5.5 仿真实验
        5.5.1 数值例子
        5.5.2 混合水箱实验
    5.6 本章小结
第六章 主要结论与展望
    6.1 主要结论
    6.2 展望
致谢
参考文献
附录:攻读博士期间发表的论文


【参考文献】：
期刊论文
[1]带有色厚尾量测噪声的鲁棒高斯近似滤波器和平滑器[J]. 黄玉龙,张勇刚,武哲民,李宁,王刚.  自动化学报. 2017(01)

博士论文
[1]量测与参数不确定系统鲁棒粒子滤波状态估计与故障诊断研究[D]. 朱志亮.湖南大学 2018
[2]不完备信息集下随机跳变系统的状态递归估计[D]. 赵顺毅.江南大学 2015



本文编号：2959071