为提高状态估计的抗差性,提出一种基于最大指数绝对值目标函数的状态估计(maximum exponential absolute value state estimation,MEAV)方法。首先给出了MEAV的基本模型,并介绍了其理论基础和数学性质。由于MEAV基本模型的目标函数并非...为提高状态估计的抗差性,提出一种基于最大指数绝对值目标函数的状态估计(maximum exponential absolute value state estimation,MEAV)方法。首先给出了MEAV的基本模型,并介绍了其理论基础和数学性质。由于MEAV基本模型的目标函数并非处处可导,因而无法利用基于梯度的方法进行求解。为此,给出了MEAV基本模型的等价模型,并详细推导了基于原-对偶内点算法的MEAV等价模型的求解方法。算例分析表明,MEAV在估计过程中可自动抑制多个强相关不良数据,显示了良好的抗差性和较高的计算效率,因而具有良好的工程应用前景。展开更多
文摘为提高状态估计的抗差性,提出一种基于最大指数绝对值目标函数的状态估计(maximum exponential absolute value state estimation,MEAV)方法。首先给出了MEAV的基本模型,并介绍了其理论基础和数学性质。由于MEAV基本模型的目标函数并非处处可导,因而无法利用基于梯度的方法进行求解。为此,给出了MEAV基本模型的等价模型,并详细推导了基于原-对偶内点算法的MEAV等价模型的求解方法。算例分析表明,MEAV在估计过程中可自动抑制多个强相关不良数据,显示了良好的抗差性和较高的计算效率,因而具有良好的工程应用前景。
