线性离散随机系统输入和状态的多步估计方法及应用

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.

关键词：卡尔曼滤波、状态估计、未知输入估计、厌氧消化过程

所属期刊栏目：34

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金项目61374110, 61333009, 61521063, 61590924资助. Supported by Natural Science Foundation of China 61374110, 61333009, 61521063, 61590924

在线出版日期：2017-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：54-60