检索结果-内蒙古大学图书馆

第二十二届中国控制会议

作者：刘志远陈虹哈尔滨工业大学控制科学与工程系吉林大学控制科学与工程系

针对约束线性系统的估计问题,本文讨论了基于滚动优化原理的滚动时域估计方法。给出了利用全部测量数据的全信息滚动时域估计问题和固定数据时域的近似滚动时域估计问题的数学描述, 并介绍了一种基于前向动态规划原理和Kalman估计理论... 详细信息

针对约束线性系统的估计问题,本文讨论了基于滚动优化原理的滚动时域估计方法。给出了利用全部测量数据的全信息滚动时域估计问题和固定数据时域的近似滚动时域估计问题的数学描述, 并介绍了一种基于前向动态规划原理和Kalman估计理论获取初始估计和初始惩罚阵的方法以及改进的初始惩罚阵的递归算法,最后给出了仿真应用例子。

关键词：滚动时域估计约束线性系统初始惩罚

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卫星姿态确定及敏感器误差修正的滤波算法研究

卫星姿态确定及敏感器误差修正的滤波算法研究

引用

作者：姜雪原哈尔滨工业大学

学位级别：博士

卫星姿态确定系统是卫星姿态控制系统中的重要组成部分,其精度是影响姿态控制系统精度水平的决定性因素。姿态确定的精度不仅取决于姿态测量系统硬件配置的性能与精度,还与所采用的姿态确定算法密切相关。本文针对基于矢量观测的三轴稳... 详细信息

卫星姿态确定系统是卫星姿态控制系统中的重要组成部分,其精度是影响姿态控制系统精度水平的决定性因素。姿态确定的精度不仅取决于姿态测量系统硬件配置的性能与精度,还与所采用的姿态确定算法密切相关。本文针对基于矢量观测的三轴稳定对地定向卫星的姿态确定问题,从理论和应用两个方面对卫星姿态确定的非线性滤波技术作了深入和细致的研究。并且针对采用扩展卡尔曼滤波(EKF)确定姿态的方法的不足,提出了多种改进方案。主要完成了以下几方面的工作: 针对有陀螺和无陀螺两种模式,提出了一种基于简化球形分布Sigma点UT变换的改进型UKF滤波(SUKF)的卫星姿态估计算法。UKF姿态估计算法与EKF相比,无需计算Jacobian矩阵,仅需代数运算且运算较简单。通过UT变换,UKF具有处理非线性系统的估计问题的能力。但是,UKF滤波算法的计算量与UT变换中包含的采样点(Sigma点)的数量成正比。为此,通过引入简化球形分布Sigma点UT变换减少了Sigma点的数量,在保证了精度的同时,使得滤波算法的计算量大大减少。在有陀螺模式下,设计了基于误差修正罗德里格参数(MRPs)的SUKF姿态估计算法,在计算过程中同时能够保证四元数始终归一化。在无陀螺模式,基于MRPs的姿态表示和卫星刚体动力学方程,实现了SUKF姿态估计算法。与EKF、UKF和CDKF滤波方法的仿真比较表明,SUKF姿态估计器在保证精度的同时,减少了计算量。提出了两种改进姿态滤波算法:基于平方根UKF滤波算法和基于滚动时域估计(MHE)算法。前者基于KF中平方根滤波以克服发散的思想,给出了存在乘性噪声情况下的平方根UKF滤波方法,并且以修正罗德里格为姿态参数,设计了基于平方根UKF的无陀螺卫星的姿态估计器。对于后者,MHE的特点是在每个采样时刻,滚动窗口不断地包含最新的测量信息,从而能够较好地处理过去固定时域内的系统模型的非线性。相对来说,EKF和UKF则是在前一时刻的采样点实现线性化或者多项式近似。为了能够处理非高斯分布噪声的情况,提出了采用粒子滤波(PF)算法的卫星姿态和角速度算法。对于姿态估计,采用了Rao-Blackwellization技术将卫星模型状态向量中的线性状态部分(陀螺偏差)和非线性状态部分(卫星姿态)分开处理,线性部分状态可以由卡尔曼滤波(KF)估计得到,非线性部

关键词：姿态确定非线性滤波 Unscented卡尔曼滤波滚动时域估计粒子滤波

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具有约束的不确定系统的滚动时域状态估计方法

引用

中国电机工程学报 2003年第9期23卷 99-102页

作者：王曌刘志远裴润班喜光哈尔滨工业大学控制科学与工程系黑龙江哈尔滨150001 海军大连舰艇学院基础部辽宁大连116018

针对不确定系统的状态估计问题,提出了一种基于滚动优化原理的鲁棒滚动时域状态估计方法。这种方法充分利用了以约束形式出现的关于系统状态和干扰的已知信息,可提高估计的合理性和准确性。文中给出了估计算法及估计误差协方差矩阵的递... 详细信息

针对不确定系统的状态估计问题,提出了一种基于滚动优化原理的鲁棒滚动时域状态估计方法。这种方法充分利用了以约束形式出现的关于系统状态和干扰的已知信息,可提高估计的合理性和准确性。文中给出了估计算法及估计误差协方差矩阵的递推公式,并对估计算法的稳定性进行了分析。仿真结果表明该方法能够有效地处理具有约束的不确定系统的状态估计问题。

关键词：电力系统滚动时域估计状态估计不确定系统鲁棒估计仿真

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基于滚动优化的约束系统状态估计方法研究

基于滚动优化的约束系统状态估计方法研究

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作者：王曌哈尔滨工业大学

学位级别：博士

本文着重讨论了约束线性名义系统的状态估计问题和约束线性不确定系统的状态估计问题.在系统噪声和测量噪声是白噪声的情况下,本文基于贝叶斯理论,给出了一种处理约束系统状态估计问题的数学描述.这种描述将估计问题转化为二次型优化问... 详细信息

本文着重讨论了约束线性名义系统的状态估计问题和约束线性不确定系统的状态估计问题.在系统噪声和测量噪声是白噪声的情况下,本文基于贝叶斯理论,给出了一种处理约束系统状态估计问题的数学描述.这种描述将估计问题转化为二次型优化问题,通过引入到达代价函数,使优化问题的计算和滚动处理约束成为可能,并形成了滚动时域估计方法的一般算法.文中基于概率理论对滚动时域估计一般算法进行了讨论,给出了滚动时域估计方法的概率解释,并对滚动时域估计方法的性质、算法进行了研究.针对观测器问题证明了约束全信息估计器和滚动时域估计器的稳定性.对于存在能量有界测量噪声的系统,提出了保证稳定性的全信息估计器和滚动时域估计器的设计和分析方法.并将滚动时域估计方法应用到车辆道路/轮胎摩擦力的估计问题中,验证了滚动时域估计方法在实际应用中的可行性及有效地处理系统约束的优点.为提高滚动时域估计方法的估计性能,对滚动时域估计一般算法中先验估计状态与协方差阵不一致的问题进行了研究,给出了与先验估计状态相一致的先验估计误差协方差矩阵递推公式,提出了一种递推滚动时域估计算法.并对算法的性能和收敛性进行了分析,给出了保证收敛性的条件.本文的方法既有滚动估计方法处理状态和扰动约束的优点,又比一般的滚动时域估计算法具有更好的估计性能.将滚动时域估计方法引入到不确定系统的状态估计问题中,提出了约束线性不确定系统的鲁棒滚动时域估计方法.其基本思想是将不确定系统的状态估计问题描述为Min-Max问题,通过求解固定时域的Min-Max问题和估计时域的滚动,获得一种最坏情况下的鲁棒最优状态估计方法.对于线性名义系统,其结果与第三章的结论相同.文中分别针对系统状态矩阵具有参数不确定性和输入矩阵具有参数不确定性的情况进行讨论,推导了相应的鲁棒滚动时域估计算法.通过对估计误差协方差的特性分析,证明了所提算法的收敛性.针对系统噪声和测量噪声不具有统计特性,但其能量有界的情况,用扰动输入到估计误差的传递函数的H<,∞>范数作为滤波器的性能指标,通过优化这一性能指标设计了系统的H<,∞>滤波器.与通常的H<,∞>滤波器设计方法不同,本文基于耗散系统理论,给出了保证状态约束的线性矩阵不等式,在LMI和多目标优化的框架下,利用状态椭圆域的概念讨论了约束系统H<,∞>滤波问题.本文的第五章对此进行了深入的讨论,其主要结果是将系统约束和估计性能约束以LMI的形式表现出来,通过求解LMI优化问题,得到一种具有外部扰动不确定性的约束线性系统的状态估计方法.

关键词：状态估计约束系统滚动时域估计线性矩阵不等式(LMI)

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连续搅拌反应釜浓度的滚动时域估计

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系统仿真学报 2001年第S1期 37-40页

作者：陈虹邹卫平孙鹏远吉林大学控制科学与工程系吉林大学控制科学与工程系长春130025

化学组分浓度大于零以及反应釜的进料温度和浓度等在给定范围内波动对估计问题来说是以约束形式出现的附加已知信息。本文基于预测控制的滚动优化原理,讨论了一种能利用这些已知约束信息来提高估计的合理性与准确性的滚动时域估计方法... 详细信息

化学组分浓度大于零以及反应釜的进料温度和浓度等在给定范围内波动对估计问题来说是以约束形式出现的附加已知信息。本文基于预测控制的滚动优化原理,讨论了一种能利用这些已知约束信息来提高估计的合理性与准确性的滚动时域估计方法。最后给出了对CSTR系统的仿真结果并与Kalman估计进行了比较。

关键词： CSTR系统约束滚动时域估计

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输出反馈预测控制及滚动时域估计问题的研究

输出反馈预测控制及滚动时域估计问题的研究

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作者：邹卫平吉林大学

学位级别：硕士

模型预测控制(Moving Predictive Control,简称MPC),也称滚动时域控制(Moving Horizon Control)或后退时域控制(Receding Horizon Control,简称RHC),已经成为一种颇具吸引力的反馈控制策略,特别是针对带输入和状态约束的线性或非线性系... 详细信息

模型预测控制(Moving Predictive Control,简称MPC),也称滚动时域控制(Moving Horizon Control)或后退时域控制(Receding Horizon Control,简称RHC),已经成为一种颇具吸引力的反馈控制策略,特别是针对带输入和状态约束的线性或非线性系统.近十年来,许多MPC控制策略发展起来并成功地应用于过程控制中.该文主要描述了输出反馈模型预测控制的一些重要的理论及滚动时域估计问题的应用.由于在实际应用中并不是所有状态都可测,测量误差和干扰也确实存在,因而,采用输出反馈控制是很有必要的.考虑到系统的输入和状态约束,基于卡尔曼观测器,该文提出的输出反馈预测控制是基于系统动态和约束在线求解一个优化问题,因而,闭环系统是非线性的,即使系统模型是线性的.然后,从理论上证明了它的闭环稳定性,并给出了它的仿真结果.在实际系统中,不可测干扰和测量误差可能是未知的随机变量,系统的干扰约束条件也确实存在.因此,扩展预测控制的优化原理,该文详细地介绍一种针对约束线性系统的滚动时域估计器.它能显式地处理约束.并基于此估计策略介绍几个应用例子,并以此来解释这种估计策略及其应用前景.

关键词：约束系统预测控制输出反馈卡尔曼估计终端域 LMI 滚动时域估计

来源：评论

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基于滚动时域观测器的输出反馈约束预测控制

基于滚动时域观测器的输出反馈约束预测控制

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作者：马艳吉林大学

学位级别：硕士

模型预测控制(Model Predictive Control,简称MPC)也称滚动时域控制(Moving Horizon Control)或后退时域控制(Receding Horizon Control,简称RHC)已经发展成为一种很有吸引力的反馈控制策略,特别是针对带输入和状态约束的线性或非线性系... 详细信息

模型预测控制(Model Predictive Control,简称MPC)也称滚动时域控制(Moving Horizon Control)或后退时域控制(Receding Horizon Control,简称RHC)已经发展成为一种很有吸引力的反馈控制策略,特别是针对带输入和状态约束的线性或非线性系统.近十几年来,许多控制策略蓬勃发展起来并成功地应用于过程控制当中.该文主要描述了约束模型预测控制的一些重要的理论、滚动时域估计问题,并应用此估计器引入的输出反馈约束预测控制问题.因此,该文介绍一种新的算法来处理这类带约束的估计问题:根据滚动时域状态估计理论该课题引入一个滚动时域观测器(Moving Horizon Estimator,简称MHE),并通过此观测器重构系统的状态,实现系统的输出反馈.这也是该课题研究的一个重点和难点.该文利用Lyapunov稳定性理论,把基于输出反馈的约束预测控制的闭环系统重写为一个带摄动的、具有稳定性的名义状态反馈约束预测控制闭环系统,然后,该文从理论上讨论了此闭环系统的渐进稳定性.并且利用此控制算法针对汽车悬架的四分之一车模型系统进行了仿真,其结果表明了此算法的有效性.

关键词：约束线性系统模型预测控制滚动时域估计输出反馈

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