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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.
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文献信息
篇名 线性离散随机系统输入和状态的多步估计方法及应用
来源期刊 控制理论与应用 学科 工学
关键词 卡尔曼滤波 状态估计 未知输入估计 厌氧消化过程
年,卷(期) 2017,(1) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 54-60
页数 7页 分类号 TP273
字数 5407字 语种 中文
DOI 10.7641/CTA.2017.60187
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 席裕庚 上海交通大学自动化系 217 6520 41.0 71.0
2 李德伟 上海交通大学自动化系 23 421 10.0 20.0
3 薛蕾 上海交通大学自动化系 3 21 1.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
卡尔曼滤波
状态估计
未知输入估计
厌氧消化过程
研究起点
研究来源
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研究去脉
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控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
广州市五山华南理工大学内
46-11
1984
chi
出版文献量(篇)
4979
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72515
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