【摘要】： 論文對多率采樣數(shù)據(jù)系統(tǒng)的建模與狀態(tài)估計展開了研究,這類系統(tǒng)廣泛存在于工業(yè)生產(chǎn)過程中,因而其建模與狀態(tài)估計算法的研究一直受人關(guān)注,這一研究既具有重要的理論意義,又具有潛在的應(yīng)用價值.針對這類系統(tǒng)的建模理論與狀態(tài)估計算法,查閱了大量文獻(xiàn),就雙率系統(tǒng)及非均勻采樣多率系統(tǒng)的建模和狀態(tài)估計算法以及多輸入多輸出系統(tǒng),多輸入單輸出系統(tǒng),單輸入多輸出系統(tǒng)這三類復(fù)雜系統(tǒng)的建模理論進(jìn)行了深入的研究,取得了以下成果: 1.針對簡單雙率系統(tǒng)(輸出采樣周期是輸入刷新周期的整數(shù)倍),通過離散化方法,推導(dǎo)該類系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型.利用卡爾曼濾波原理,推導(dǎo)含有不相關(guān)噪聲干擾時其狀態(tài)估計算法,得到狀態(tài)濾波方程.它的基本思想是通過極小化估計誤差協(xié)方差矩陣,得到最優(yōu)增益向量和協(xié)方差矩陣,從而使得估計的狀態(tài)誤差最小. 2.針對一般雙率系統(tǒng)(輸出采樣周期和輸入刷新周期不滿足整數(shù)倍),通過離散化方法,推導(dǎo)一般雙率系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型.利用卡爾曼濾波原理推導(dǎo)含有相關(guān)噪聲干擾時的狀態(tài)估計算法.基本思想是將相關(guān)噪聲系統(tǒng)模型等價轉(zhuǎn)化為不相關(guān)噪聲系統(tǒng)模型,通過極小化估計誤差協(xié)方差矩陣,從而得到濾波方程. 3.將狀態(tài)估計算法應(yīng)用到非均勻周期刷新-周期采樣多率系統(tǒng)上,建立了非均勻多率采樣數(shù)據(jù)系統(tǒng)的提升狀態(tài)空間模型,借助于確定性系統(tǒng)觀測器設(shè)計思想,利用卡爾曼濾波原理,通過極小化估計誤差協(xié)方差矩陣,推導(dǎo)了觀測方程中含有白噪聲干擾時其狀態(tài)估計算法,得到濾波方程. 4.針對多率多變量系統(tǒng)(多輸入多輸出系統(tǒng),多輸入單輸出系統(tǒng),單輸入多輸出系統(tǒng))每個輸入通道的周期和輸出通道的周期不相同,通過連續(xù)系統(tǒng)階躍不變離散化方法,推導(dǎo)出多率多變量系統(tǒng)的提升狀態(tài)空間模型. 通過例子仿真,論文建立的多率系統(tǒng)模型及基于卡爾曼濾波思想的狀態(tài)估計算法是有效的.
【學(xué)位授予單位】：江南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號】：N945.12

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

1 郭小佳;切換系統(tǒng)的模型參考自適應(yīng)控制[D];河北大學(xué);2013年

2 黃正;雙率采樣數(shù)據(jù)系統(tǒng)多新息辨識算法[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2013年

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本文編號：2678321