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文檔簡介
1、11 狀態(tài)空間模型和卡爾曼濾波11.1 狀態(tài)空間模型 11.2 卡爾曼濾波 11.3 方法評(píng)價(jià) 回總目錄111.1 狀 態(tài) 空 間 模 型 一、狀態(tài)空間模型簡述 狀態(tài)空間模型是動(dòng)態(tài)時(shí)域模型,以隱含著的時(shí)間為自變量。狀態(tài)空間模型包括兩個(gè)模型:一是狀態(tài)方程模型,反映動(dòng)態(tài)系統(tǒng)在輸入變量作用下在某時(shí)刻所轉(zhuǎn)移到的狀態(tài);二是輸出或量測(cè)方程模型,它將系統(tǒng)在某時(shí)刻的輸出和系統(tǒng)的狀態(tài)及輸入變量聯(lián)系起來。 回總目錄回本章目錄2 狀態(tài)空間模型分類 狀態(tài)空間模型按所受影響因素的不同分為:(1)確定性狀態(tài)空間模型(2)隨機(jī)性狀態(tài)空間模型 狀態(tài)空間模型按數(shù)值形式分為:(1)離散空間狀態(tài)模型(2)連續(xù)空間狀態(tài)模型回總目錄回
2、本章目錄3狀態(tài)空間模型按所描述的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)可以分為:(1)線性的與非線性的(2)時(shí)變的與時(shí)不變的回總目錄回本章目錄4 二、系統(tǒng)的狀態(tài)空間 離散事件隨機(jī)性系統(tǒng)的概念是系統(tǒng)理論中最基本的概念。 離散事件隨機(jī)性系統(tǒng)的狀態(tài),是指系統(tǒng)內(nèi)部的可能運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和可能儲(chǔ)能狀態(tài)。系統(tǒng)在k=k0時(shí)刻的狀態(tài),是在kk0時(shí)的外部行為。回總目錄回本章目錄5 用隨機(jī)向量序列來描述系統(tǒng)在任一時(shí)刻的狀態(tài)向量,稱為狀態(tài)向量法,也稱為狀態(tài)空間法。狀態(tài)向量表示為:其中 (k=1,2,1,n)為第i個(gè)狀態(tài)向量?;乜偰夸浕乇菊履夸? 三、系統(tǒng)的輸入輸出 輸入輸出狀態(tài)概念 引入狀態(tài)向量是為了對(duì)系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)進(jìn)行 數(shù)學(xué)描述,但在許多情況下,系統(tǒng)的
3、狀態(tài)是無 法直接量測(cè)到的,有時(shí)甚至全部不能量測(cè)到。 在實(shí)際工作中,能量測(cè)到的量之勢(shì)系統(tǒng)的輸入與輸出?;乜偰夸浕乇菊履夸? 輸入輸出變量表示 系統(tǒng)的輸入也是隨時(shí)間而變的一組變量,表示為: 稱為輸入向量,其分量 (i=1,2,r)稱為輸入變量?;乜偰夸浕乇菊履夸? 輸入輸出變量表示 系統(tǒng)所受的隨機(jī)干擾也是隨時(shí)間而變的一組變量,表示為: 稱為系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)模型噪聲,它是系統(tǒng)的一種特殊輸入向量?;乜偰夸浕乇菊履夸? 輸入輸出變量表示 系統(tǒng)的輸出也是隨時(shí)間而變的一組變量,表示為: 稱為輸出向量,其分量 (i=1,2,m)稱為輸入變量?;乜偰夸浕乇菊履夸?0輸入輸出變量表示量測(cè)系統(tǒng)也會(huì)受到隨機(jī)噪聲的污染,表示
4、為:稱為系統(tǒng)的量測(cè)噪聲。回總目錄回本章目錄11 四、狀態(tài)空間模型 狀態(tài)空間模型定義 狀態(tài)空間模型是描述動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的完整模型,它表達(dá)了由于輸入引起系統(tǒng)內(nèi)部狀態(tài)的變化,并由此使輸出發(fā)生的變化。 狀態(tài)空間模型的不同形式 如,線性時(shí)不變模型的狀態(tài)方程可表示為:輸出方程為:回總目錄回本章目錄12 五、狀態(tài)空間模型的建立例 題 例 1 某養(yǎng)魚場(chǎng)為了反映池塘魚種的變化,請(qǐng)你幫助建立狀態(tài)空間模型。 解答:(1)取狀態(tài)向量X(k)為k時(shí)刻3個(gè)魚種的數(shù)量: 輸入向量為:回總目錄回本章目錄13(2)狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣式中: p1,p2,p3為鯽魚、青魚和鯉魚的生長率,這里為p1=0.1,p2=0.13,p3=0.08。(3
5、)輸入矩陣仍定為常陣回總目錄回本章目錄14(4)輸出矩陣或預(yù)測(cè)矩陣C為33維單位陣, 這樣輸出向量或量測(cè)向量就等同于狀態(tài)向量,狀態(tài)空間模型: 即:回總目錄回本章目錄1511.2 卡 爾 曼 濾 波 一、卡爾曼濾波的意義 卡爾曼濾波的實(shí)質(zhì)是由量測(cè)值重構(gòu)系統(tǒng)的狀態(tài)向量。它以“預(yù)測(cè)實(shí)測(cè)修正”的順序遞推,根據(jù)系統(tǒng)的量測(cè)值來消除隨機(jī)干擾,再現(xiàn)系統(tǒng)的狀態(tài),或根據(jù)系統(tǒng)的量測(cè)值從被污染的系統(tǒng)中恢復(fù)系統(tǒng)的本來面目?;乜偰夸浕乇菊履夸?6 二、卡爾曼濾波的形式 模型要求 卡爾曼濾波要求模型已知。即模型的結(jié)構(gòu)與參數(shù)已知,且隨機(jī)向量的統(tǒng)計(jì)特征已知。 卡爾曼濾波分類記 的向量函數(shù): 為狀態(tài)X(k)的估計(jì)量,分三種情況:
6、 當(dāng)kj時(shí),稱為預(yù)測(cè); 當(dāng)k=j時(shí),稱為濾波; 當(dāng)kj時(shí),稱為平滑?;乜偰夸浕乇菊履夸?7 三、卡爾曼濾波特點(diǎn) 卡爾曼濾波是解決狀態(tài)空間模型估計(jì)與預(yù)測(cè)的有力工具之一,它不需存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù),且可以同過計(jì)算機(jī)程序到達(dá)對(duì)狀態(tài)空間模型的優(yōu)化擬合。回總目錄回本章目錄1811.3 方 法 評(píng) 價(jià) 一、狀態(tài)空間的特點(diǎn)1、狀態(tài)空間模型不僅能反映系統(tǒng)內(nèi)部狀態(tài),而 且能揭示系統(tǒng)內(nèi)部狀態(tài)與外部的輸入和輸出 變量的聯(lián)系。2、狀態(tài)空間模型將多個(gè)變量時(shí)間序列處理為向 量時(shí)間序列,這種從變量到向量的轉(zhuǎn)變更適 合解決多輸入輸出變量情況下的建模問題。3、狀態(tài)空間模型能夠用現(xiàn)在和過去的最小信 息形式描述系統(tǒng)的狀態(tài),因此,它不需要大 量的歷史數(shù)據(jù)資料,既省時(shí)又省力。 回總目錄回本章目錄19 二、狀
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