由于實際工業(yè)控制系統(tǒng)一般都采用計算機(jī)實現(xiàn)信息采集,因此利用含有噪聲的輸入和輸出信息對系統(tǒng)進(jìn)行狀態(tài)估計和參數(shù)辨識是分析系統(tǒng)安全運(yùn)行的前提和保障.即使采樣信號中需要的狀態(tài)信息能夠直接測量,但是由于噪聲的干擾,仍然需要設(shè)計觀測器以獲得有效的狀態(tài)估計信息.因此,本文主要研究分?jǐn)?shù)階卡爾曼濾波器的設(shè)計方法,解決含有相互關(guān)聯(lián)的分?jǐn)?shù)階有色噪聲和未知參數(shù)的連續(xù)時間線性及非線性分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)的狀態(tài)估計和參數(shù)辨識問題,并完成以下幾個方面的工作:（1）針對含有相互關(guān)聯(lián)的分?jǐn)?shù)階有色噪聲的連續(xù)時間線性分?jǐn)?shù)階系統(tǒng),設(shè)計分?jǐn)?shù)階卡爾曼濾波器實現(xiàn)分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)的狀態(tài)估計.通過Tustin生成函數(shù)法,將分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)的微分方程離散化為差分方程.利用增廣向量法,建立由分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)狀態(tài)方程和噪聲方程構(gòu)造的增廣狀態(tài)方程,解決有色噪聲問題.設(shè)計基于Tustin生成函數(shù)的分?jǐn)?shù)階卡爾曼濾波器,提高分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)的狀態(tài)估計精度.（2）針對含有相互關(guān)聯(lián)的分?jǐn)?shù)階有色噪聲和未知參數(shù)的連續(xù)時間非線性分?jǐn)?shù)階系統(tǒng),設(shè)計擴(kuò)展分?jǐn)?shù)階卡爾曼濾波器實現(xiàn)分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)的狀態(tài)估計和參數(shù)辨識.利用一階泰勒展開公式,將分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)的非線性函數(shù)轉(zhuǎn)化為線性函數(shù).利用增廣向量法,建立由分?jǐn)?shù)階系... 

【文章來源】：遼寧大學(xué)遼寧省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 分?jǐn)?shù)階卡爾曼濾波器
        1.2.2 非高斯白噪聲下的分?jǐn)?shù)階卡爾曼濾波器
        1.2.3 關(guān)聯(lián)噪聲下的分?jǐn)?shù)階卡爾曼濾波器
        1.2.4 未知參數(shù)下的分?jǐn)?shù)階卡爾曼濾波器
    1.3 本文主要章節(jié)安排
2 預(yù)備知識
    2.1 分?jǐn)?shù)階微積分的定義
    2.2 分?jǐn)?shù)階卡爾曼濾波器設(shè)計原理
        2.2.1 線性分?jǐn)?shù)階卡爾曼濾波器
        2.2.2 擴(kuò)展分?jǐn)?shù)階卡爾曼濾波器
    2.3 Tustin生成函數(shù)離散化方法
    2.4 本章小結(jié)
3 含有關(guān)聯(lián)有色噪聲的線性分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)狀態(tài)估計
    3.1 有色過程噪聲情況下的分?jǐn)?shù)階卡爾曼濾波器
    3.2 有色測量噪聲情況下的分?jǐn)?shù)階卡爾曼濾波器
    3.3 有色過程噪聲和有色測量噪聲情況下的分?jǐn)?shù)階卡爾曼濾波器
    3.4 數(shù)值仿真
    3.5 本章小結(jié)
4 含有關(guān)聯(lián)有色噪聲和未知參數(shù)的非線性分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)狀態(tài)估計和參數(shù)辨識
    4.1 未知參數(shù)的處理
    4.2 有色過程噪聲情況下的擴(kuò)展分?jǐn)?shù)階卡爾曼濾波器
    4.3 有色測量噪聲情況下的擴(kuò)展分?jǐn)?shù)階卡爾曼濾波器
    4.4 有色過程噪聲和有色測量噪聲情況下的擴(kuò)展分?jǐn)?shù)階卡爾曼濾波器
    4.5 數(shù)值仿真
    4.6 本章小結(jié)
5 含有未知分?jǐn)?shù)階階次的線性分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)狀態(tài)估計和階次辨識
    5.1 問題描述
    5.2 未知分?jǐn)?shù)階階次的處理
    5.3 不考慮初值補(bǔ)償?shù)淖赃m應(yīng)擴(kuò)展分?jǐn)?shù)階卡爾曼濾波器
    5.4 考慮初值補(bǔ)償?shù)淖赃m應(yīng)擴(kuò)展分?jǐn)?shù)階卡爾曼濾波器
    5.5 數(shù)值仿真
    5.6 本章小結(jié)
6 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及參加科研情況


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]含有有色噪聲的非線性分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)自適應(yīng)擴(kuò)展卡爾曼濾波器[J]. 楊超,高哲,黃曉敏,馬瑞誠.  信息與控制. 2019(05)
[2]分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)變階次狀態(tài)空間建模及穩(wěn)定理論[J]. 秦昌茂,齊乃明,朱凱.  控制與決策. 2011(11)
[3]卡爾曼/粒子濾波器在船用組合導(dǎo)航中的應(yīng)用[J]. 祝雪芬,陳熙源,涂剛毅,李滋剛.  艦船電子工程. 2009(04)
[4]分?jǐn)?shù)階控制研究綜述[J]. 朱呈祥,鄒云.  控制與決策. 2009(02)
[5]分?jǐn)?shù)階導(dǎo)數(shù)在地震奇異性分析中的應(yīng)用[J]. 宋建國,劉壘,李輝,劉勵耘.  石油物探. 2009(01)



本文編號：3006452