隨著工程技術的進步,人們對于系統(tǒng)狀態(tài)的檢測精度要求越來越高,而在科技發(fā)展的各個領域,研究對象往往處于非常復雜的外界環(huán)境中,系統(tǒng)的狀態(tài)會受到各種不確定因素干擾,這些復雜隨機噪聲通常難以建模,因此如何在噪聲統(tǒng)計特性未知這一類不確定環(huán)境下實現(xiàn)系統(tǒng)狀態(tài)的估計成為信號處理領域一個不可回避的研究難點和熱點。粒子濾波作為一種適用于非線性、非高斯系統(tǒng)的濾波方法,近年來得到了廣泛的應用。但是粒子濾波只有當對象的噪聲統(tǒng)計特性已知且精確時才能取得良好的估計效果,而粒子濾波中重采樣引起粒子貧乏也成為影響該方法濾波精度的因素之一。本文主要針對上述兩個問題進行研究,主要工作如下:(1)針對噪聲統(tǒng)計特性未知情況下的狀態(tài)估計問題,本文提出了一種基于集員估計的改進粒子濾波方法。首先通過使用集員估計得到了系統(tǒng)的狀態(tài)橢球集合,再以高斯分布從該集合中抽取一定數(shù)量的粒子,克服了噪聲統(tǒng)計特性未知的粒子采樣問題;其次為了在測量噪聲未知的情況下進行重采樣,引入代價函數(shù)來得到粒子的重要性權值;最后加權得到狀態(tài)的估計值,整個過程不需要任何噪聲的先驗統(tǒng)計特性。對于不同模型,不同噪聲情況下的仿真結果表明,本文方法比現(xiàn)有方法具有更小的均方根誤差。(2)針對重采樣引起的粒子貧乏問題,本文提出了一種基于多種群協(xié)同機制的智能重采樣技術。將粒子分為多個種群,各自完成重要性采樣之后,使用環(huán)形傳遞模型將各種群中一定數(shù)量的權值較小的粒子由另外一個種群中權值較大的粒子替換,促使粒子的分布更加接近狀態(tài)的后驗分布;然后加入一定概率的混沌變異,增加粒子的多樣性,再進行重采樣步驟。仿真結果表明本文的方法能夠得到更加均勻地分布在狀態(tài)后驗概率密度周圍的粒子,且平均RMSE更小。(3)將上述智能重采樣技術引入到本文提出的基于集員估計的粒子濾波方法中,并對實際實驗中得到的多組單晶爐中硅熔液液位的測量數(shù)據(jù)進行液位狀態(tài)的估計,且與現(xiàn)有的一些方法進行了實驗對比,實驗結果證明了本文方法的優(yōu)越性。
【學位單位】：西安理工大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TN713
【部分圖文】：

同時在建模過程中會存在誤差，而這些況下通過觀測值準確估計液位就成為液位檢測中的的歷史數(shù)據(jù)和先驗知識難以辨識噪聲的分布，但是通，然后可以用樣本方差來近似液位數(shù)據(jù)的最大邊界 UBB，使用本文提出的方法對液位進行估計。動模型的建立行估計，首先要知道液位變化的數(shù)學模型（狀態(tài)空變化進行建模，根據(jù)運動學的位移公式建立液位移立對象的測量方程，為液位狀態(tài)的估計奠定基礎。液位原理晶硅的主要設備為單晶爐，為了達到使用多晶硅材度會達到 1400℃以上，而且爐內為密封環(huán)境，這就到了限制。而基于光學鏡面反射原理的激光三角法常 5-1 顯示了使用激光三角法的液位檢測原理：
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本文編號：2874459