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Adaptive Observer for a Class of Nonlinear Systems 被引量：10
1
作者 DONG Ya-Li MEI Sheng-Wei 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第10期1081-1084,共4页
这份报纸调查工具与 Lipschitz 条件和未知参数为非线性的系统的一个类设计观察员。完整顺序的州的适应观察员的一条新设计途径被建议。构造观察员能保证状态的错误和参数评价的错误 asymptotically 收敛到零。而且，一个数字例子被提... 这份报纸调查工具与 Lipschitz 条件和未知参数为非线性的系统的一个类设计观察员。完整顺序的州的适应观察员的一条新设计途径被建议。构造观察员能保证状态的错误和参数评价的错误 asymptotically 收敛到零。而且，一个数字例子被提供验证观察员的有效性。 展开更多
关键词 非线性系统 自适应观测器 状态估计 参数估计
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无人机非线性状态估计:扩展精确高斯变分推理学习方法 被引量：1
2
作者 刘久富 Elishahidi S.B.Mvungi +3 位作者 汪恒宇 解晖 刘向武 王志胜 《国防科技大学学报》 北大核心 2025年第3期141-150,共10页
针对在对时变非线性系统进行状态估计以及参数学习时估计误差大、抗干扰能力差等问题,提出一种面向非线性系统的精确稀疏高斯变分推理的批量状态估计与参数学习方法。基于高斯变分推理提出损失函数,状态估计问题转化为对真实后验近似问... 针对在对时变非线性系统进行状态估计以及参数学习时估计误差大、抗干扰能力差等问题,提出一种面向非线性系统的精确稀疏高斯变分推理的批量状态估计与参数学习方法。基于高斯变分推理提出损失函数,状态估计问题转化为对真实后验近似问题,并引入需要学习的参数。对状态概率分布的参数使用高斯-牛顿式优化器的方法进行迭代更新,利用Stein引理、协方差矩阵的稀疏性及高斯容积方法得到完整的状态估计迭代方案。使用期望最大化学习测量模型的噪声参数,同时引入逆Wishart先验减少测量噪声和离群值对参数学习以及状态估计结果的影响。通过对无人机仿真模型进行模拟实验,在不加入无人机运动以及测量噪声真实值的情况下,对无人机轨迹能够进行精确的估计,且有效抑制测量噪声和测量离群值对轨迹估计精度带来的影响。 展开更多
关键词 精确稀疏高斯变分推理 非线性系统批量状态估计 参数学习 期望最大化方法 轨迹估计
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应用于发电机动态状态估计的鲁棒EKF算法
3
作者 靳越 李桢森 +1 位作者 李岩 孙娜 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第10期183-187,193,共6页
鉴于现有的滤波算法在处理非线性同步发电机系统的动态状态估计问题时难有满意的滤波效果,这里提出了一种鲁棒扩展卡尔曼滤波(EKF)算法。该算法保留了非线性模型泰勒级数展开式的高阶项,并将其等效为满足范数有界的不确定线性矩阵形式... 鉴于现有的滤波算法在处理非线性同步发电机系统的动态状态估计问题时难有满意的滤波效果,这里提出了一种鲁棒扩展卡尔曼滤波(EKF)算法。该算法保留了非线性模型泰勒级数展开式的高阶项,并将其等效为满足范数有界的不确定线性矩阵形式。基于传统的EKF估计器框架,并使用一系列引理,逐步推导了误差协方差的上界,同时优化设计了合适的滤波器增益使得这样的上界最小以保证最优的滤波性能。提出的鲁棒EKF是一种递推算法,因此可在线应用,计算简便。最后,同步发电机的二阶和三阶模型作为例子以测试提出的估计方法,仿真结果表明,提出的鲁棒EKF算法的估计精度要优于传统的EKF。 展开更多
关键词 同步发电机 非线性系统 动态状态估计 扩展卡尔曼滤波 鲁棒算法
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基于多胞体双滤波的非线性系统集员状态估计方法
4
作者 洪巍 何青 +1 位作者 吴晓烨 唐琼霜 《控制工程》 北大核心 2025年第5期806-812,共7页
在非线性状态估计领域,针对未知有界噪声环境,提出了一种融合多胞体卡尔曼预测与超平行体观测约束的双滤波算法。该方法首先通过中心差分方法对模型进行一阶展开,采用凸差规划技术构建线性化误差的外定界空间,将状态可行集和线性化误差... 在非线性状态估计领域,针对未知有界噪声环境,提出了一种融合多胞体卡尔曼预测与超平行体观测约束的双滤波算法。该方法首先通过中心差分方法对模型进行一阶展开,采用凸差规划技术构建线性化误差的外定界空间,将状态可行集和线性化误差统一表示为多胞体形式,进而利用多胞体卡尔曼框架递推求解下一时刻的预测状态可行集。在量测更新阶段,通过将当前时刻的观测约束带分解为多个超平行体的交集,并依次与预测状态可行集进行交集运算,最终得到更新后的状态可行集。该算法通过优化集合交集运算策略,有效抑制了传统方法在交集计算中出现的维度爆炸问题,降低了估计结果的保守程度。仿真实验证明了该算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 集员滤波 多胞体 状态估计 非线性系统
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精确稀疏高斯变分推理非线性状态估计方法的研究
5
作者 方党生 汪恒宇 刘久富 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第12期2274-2283,共10页
针对非线性系统的状态估计中对模型进行线性近似使得估计结果误差较大,进行批量状态估计时运算量过大以及运算效率低等问题,提出精确稀疏高斯变分推理(exactly sparse Gaussian variational inference,ESGVI)方法。首先,提出基于高斯变... 针对非线性系统的状态估计中对模型进行线性近似使得估计结果误差较大,进行批量状态估计时运算量过大以及运算效率低等问题,提出精确稀疏高斯变分推理(exactly sparse Gaussian variational inference,ESGVI)方法。首先,提出基于高斯变分推理的损失函数,将状态估计问题转化为利用数据对后验进行近似的问题。对提取的损失函数、均值以及协方差矩阵使用梯度下降法进行迭代更新。然后,利用逆协方差矩阵的稀疏性对所求期望进行边缘采样,以达到避免求导、简化计算的目的,再通过多维高斯求积得到完整的优化迭代方案。其次,利用所得的优化迭代方案对非线性系统进行批量状态估计。最后,采用无人机仿真模型实验验证了所提方法的有效性与精确性,同时将所提方法与最大后验估计(maximum a posteriori,MAP)方法相比,结果表明,所提方法能够明显降低状态估计误差,提高轨迹估计的精确性。 展开更多
关键词 精确稀疏高斯变分推理 参数学习 批量状态估计 非线性系统 无人机轨迹估计
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基于PMU量测的电力系统k阶隐式离散动态状态估计 被引量：2
6
作者 姜新丽 徐俊俊 《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2024年第8期26-35,共10页
随着电力系统的快速发展,对系统状态的实时准确估计提出了更高要求。近年来,动态状态估计技术已成为监测电力系统实时运行状态的重要手段。提出了一种基于相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)的电力系统动态状态估计(dynamic sta... 随着电力系统的快速发展,对系统状态的实时准确估计提出了更高要求。近年来,动态状态估计技术已成为监测电力系统实时运行状态的重要手段。提出了一种基于相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)的电力系统动态状态估计(dynamic state estimation,DSE)方法,采用隐式离散化技术处理电力系统的非线性微分代数方程(nonlinear differential algebraic equations,NDAE)模型。建立了包含发电机动态、电网代数方程和潮流方程在内的电力系统NDAE模型,并结合PMU测量信息,对NDAE模型进行了线性化处理;基于隐式离散的方法提出了用于电力系统DSE的求解模型,实现对系统未知的动态和代数状态的有效地估计。基于WECC-9节点电力测试系统进行仿真实验,仿真结果表明,提出的基于PMU的动态状态估计方法,通过隐式离散化技术和NDAE模型的线性化处理,实现了对电力系统状态的准确估计,在实时监测电力系统状态方面具有显著的有效性和可靠性。 展开更多
关键词 电力系统 动态状态估计 隐式离散化 PMU量测 非线性微分代数方程
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基于多源量测的主配网一体化状态估计方法
7
作者 孙健 李勇 王秀茹 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期76-83,共8页
针对主配网结构复杂且测量设备无法全节点覆盖的问题,本文基于多源量测数据提出了主配网一体化的状态估计算法。针对不同的量测条件,设计相应的状态估计模型,构建非线性动力学系统以保证状态估计算法的全局收敛性。同时,考虑主配网状态... 针对主配网结构复杂且测量设备无法全节点覆盖的问题,本文基于多源量测数据提出了主配网一体化的状态估计算法。针对不同的量测条件,设计相应的状态估计模型,构建非线性动力学系统以保证状态估计算法的全局收敛性。同时,考虑主配网状态估计的协调问题,融合更新频率高的数据采集与监视控制系统,同步相量测量装置量测和更新频率低的高级计量架构量测,开展主配一体化的状态估计方案设计。在IEEE标准算例基础上改进的主配网络上对该方法进行相关测试,仿真结果验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 状态估计 非线性动力学系统 相量测量装置 主配网一体化 多源量测数据
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一种带多重次优渐消因子的扩展卡尔曼滤波器 被引量：194
8
作者 周东华 席裕庚 张钟俊 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1991年第6期689-695,共7页
本文提出了“强跟踪滤波器”的新概念,给出了强跟踪滤波器的一般结构,并提出了一个正交性原理用于此类滤波器的设计.在此基础上,提出了一种具有强跟踪滤波器性能的带多重次优渐消因子的扩展卡尔曼滤波器(SMFEKF),改进了文献[1]中提出的... 本文提出了“强跟踪滤波器”的新概念,给出了强跟踪滤波器的一般结构,并提出了一个正交性原理用于此类滤波器的设计.在此基础上,提出了一种具有强跟踪滤波器性能的带多重次优渐消因子的扩展卡尔曼滤波器(SMFEKF),改进了文献[1]中提出的一种带单重次优渐消因子的扩展卡尔曼滤波器(SFEKF).数值仿真说明了SMFEKF的有效性. 展开更多
关键词 卡尔曼滤波器 非线性系统 随机系统
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基于分块QR分解的一种状态估计算法 被引量：26
9
作者 杜正春 牛振勇 方万良 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第8期50-55,共6页
文中提出了一种基于分块QR分解的状态估计方法。该方法把虚拟测量处理为等式约束,避免了由于权因子分散而导致的数值病态问题。在每次迭代中,通过对两个分块矩阵的QR分解和一个稀疏三角线性方程组的求解,实现了系数矩阵的三角分解。与... 文中提出了一种基于分块QR分解的状态估计方法。该方法把虚拟测量处理为等式约束,避免了由于权因子分散而导致的数值病态问题。在每次迭代中,通过对两个分块矩阵的QR分解和一个稀疏三角线性方程组的求解,实现了系数矩阵的三角分解。与带有约束的正规方程(NE/C)法相比,不但消除了Jacobian矩阵叉乘造成的信息损失,而且保证了分解的数值稳定性。稀疏QR分解采用了基于Givens变换的方法并利用最小度列排序和变主元消元策略,减少注入元素的数目,提高了状态估计的计算效率。试验系统的仿真结果表明了该方法具有良好的数值稳定性和鲁棒性,而且有较高的计算效率,可以满足在线状态估计的要求。 展开更多
关键词 电力系统 能量管理系统 状态估计算法 分块QR分解
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基于Elman算法的光伏阵列的短期功率预测研究 被引量：27
10
作者 李练兵 张佳 +2 位作者 韩靖楠 王泽伟 马欲晓 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期1560-1566,共7页
根据青海某5 MW光伏电场的历史光伏发电功率数据和当地的气象预报信息,分析影响功率预测的主要气象因素。采用Elman神经网络算法,结合与预测日同日类型下整点时刻的气象数据和光伏输出功率数据,建立光伏发电短期功率预测模型。对不同日... 根据青海某5 MW光伏电场的历史光伏发电功率数据和当地的气象预报信息,分析影响功率预测的主要气象因素。采用Elman神经网络算法,结合与预测日同日类型下整点时刻的气象数据和光伏输出功率数据,建立光伏发电短期功率预测模型。对不同日类型的光伏出力的预测结果表明,该短期预测模型具有较高的精度,有助于电网能量的调度,对电力系统的安全稳定运行有积极作用。通过与BP神经网络和非线性状态估计(NSET)算法对比研究表明,Elman神经网络具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 ELMAN神经网络 天气预报 功率短期预测 光伏系统 非线性状态估计
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基于自动微分技术的电力系统状态估计算法 被引量：14
11
作者 叶芳 卫志农 +1 位作者 孙国强 刘兵 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2010年第17期91-95,100,共6页
在常规状态估计模型的基础上,结合自动微分(Automatic Differentiation,AD)技术讨论了一种应用AD技术的状态估计算法。该算法将AD技术分别应用于加权最小二乘状态估计和非线性加权最小二乘状态估计中,利用AD自动生成量测函数的雅克比矩... 在常规状态估计模型的基础上,结合自动微分(Automatic Differentiation,AD)技术讨论了一种应用AD技术的状态估计算法。该算法将AD技术分别应用于加权最小二乘状态估计和非线性加权最小二乘状态估计中,利用AD自动生成量测函数的雅克比矩阵和海森矩阵。与传统的手工推导微分解析表达式再编写相应的微分代码方法相比,该方法有效避免了截断误差,显著提高了计算效率。结合IEEE三个标准算例进行了仿真,分别对运行时间和目标函数值进行了比较,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 电力系统 状态估计 自动微分 非线性最小二乘 ADOL-C
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一种带有色量测噪声的非线性系统辨识方法 被引量：16
12
作者 黄玉龙 张勇刚 +1 位作者 李宁 赵琳 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期1877-1892,共16页
利用最大似然判据,本文提出了一种带有色量测噪声的非线性系统辨识方法.首先,利用量测差分方法将有色量测噪声白色化,获得新的量测方程,从而将带有色量测噪声的非线性系统辨识问题转化成带白色量测噪声和一步延迟状态的非线性系统辨识问... 利用最大似然判据,本文提出了一种带有色量测噪声的非线性系统辨识方法.首先,利用量测差分方法将有色量测噪声白色化,获得新的量测方程,从而将带有色量测噪声的非线性系统辨识问题转化成带白色量测噪声和一步延迟状态的非线性系统辨识问题.其次,利用期望最大化(Expectation maximization,EM)算法提出了一种新的基于最大似然估计的非线性系统辨识方法,该算法由期望步骤(Expectation step,E-step)和最大化步骤(Maximization step,M-step)两部分组成.在期望步骤中,基于当前估计的参数并利用带有色量测噪声的高斯近似滤波器和平滑器,近似计算完整的对数似然函数的期望.在最大化步骤中,近似计算的似然函数期望值被最大化,并且通过解析更新获得噪声参数估计,通过Newton更新方法获得模型参数的估计.最后,数值仿真验证了本文提出算法的有效性. 展开更多
关键词 非线性系统辨识 最大似然判据 有色量测噪声 期望最大化算法 量测差分方法 非线性状态估计器
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WAMS中计及量测函数非线性项的电力系统自适应动态状态估计 被引量：18
13
作者 李虹 李卫国 熊浩清 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第5期155-161,共7页
提出两种在线辨识和修正模型误差协方差矩阵的自适应动态状态估计方法,并在这两种状态估计模型中引入量测函数的非线性项。这不仅在进行状态滤波的同时,利用观测数据提供的信息,在线辨识和估计系统中未知或不精确的噪声统计特性,而且由... 提出两种在线辨识和修正模型误差协方差矩阵的自适应动态状态估计方法,并在这两种状态估计模型中引入量测函数的非线性项。这不仅在进行状态滤波的同时,利用观测数据提供的信息,在线辨识和估计系统中未知或不精确的噪声统计特性,而且由于计及了量测函数的非线性项,非线性系统在线性化过程中所产生的线性化误差完全得到补偿,极大地提高了算法在异常运行情况下的自适应性;并且在量测量中计入了相量测量单元(PMU)测量的电压幅值和相角,增加了系统的冗余量测,提高了滤波精度。仿真结果验证了所提方法在正常情况、负荷突变、存在坏数据、网络拓扑结构错误各种情况下具有较好的预测和滤波效果。 展开更多
关键词 电力系统 广域测量系统 动态状态估计 非线性 自适应卡尔曼滤波
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一类非线性系统的自适应观测器设计 被引量：11
14
作者 赵黎丽 李平 李修亮 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期11-18,共8页
在故障诊断应用中,状态方程中的未知参数和输出方程中的未知参数分别表征执行机构故障和传感器故障,所以研究状态方程和输出方程同时含有未知参数的自适应观测器有着实际的应用意义.本文基于高增益观测器和自适应估计理论,针对状态方程... 在故障诊断应用中,状态方程中的未知参数和输出方程中的未知参数分别表征执行机构故障和传感器故障,所以研究状态方程和输出方程同时含有未知参数的自适应观测器有着实际的应用意义.本文基于高增益观测器和自适应估计理论,针对状态方程和输出方程同时含有未知参数的一类一致可观的非线性系统,用构造性方法设计了一种联合估计状态和未知参数的自适应观测器.该自适应观测器的参数估计采用时变增益矩阵,结构形式及参数设置简单.给出了使该自适应观测器满足全局指数收敛性的持续激励条件,并在理论上简洁地证明了该自适应观测器的全局指数收敛性.数值仿真结果表明该自适应观测器具有良好的快速收敛性、跟踪性等期望性能. 展开更多
关键词 自适应观测器 高增益观测器 状态和参数联合估计 非线性系统
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二阶中心差分粒子滤波算法 被引量：12
15
作者 石勇 韩崇昭 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期409-413,共5页
为了改善非线性系统状态估计问题中粒子滤波算法的估计精度,提出采用二阶中心差分滤波方法来产生建议分布函数的新算法.新算法对非线性系统方程作中心差分的二阶Stirling插值公式进行展开,不需要计算雅克比矩阵,易于实现,并且采用Chole... 为了改善非线性系统状态估计问题中粒子滤波算法的估计精度,提出采用二阶中心差分滤波方法来产生建议分布函数的新算法.新算法对非线性系统方程作中心差分的二阶Stirling插值公式进行展开,不需要计算雅克比矩阵,易于实现,并且采用Cholesky分解技术保证了协方差的正定性,在一定程度上减小了局部线性化近似的截断误差,并且在系统状态转移概率的基础上融合了最新的量测数据,提高了建议分布对系统状态后验概率的逼近程度.仿真实验表明,与无迹粒子滤波算法相比,新算法的计算量更小,估计精度提高了20%以上. 展开更多
关键词 状态估计 非线性系统 粒子滤波 中心差分
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间隙三明治系统的改进卡尔曼状态估计 被引量：4
16
作者 李琰琰 谭永红 +1 位作者 董瑞丽 李海芬 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期280-288,共9页
控制工程中许多实际系统都可以描述为带间隙的三明治系统,由于间隙具有非光滑、局部记忆性和多值映射等复杂非线性特性,使得整个三明治系统的内部状态估计工作具有很大挑战性.首先根据间隙三明治系统的特性引入了几个自动切换函数,采用... 控制工程中许多实际系统都可以描述为带间隙的三明治系统,由于间隙具有非光滑、局部记忆性和多值映射等复杂非线性特性,使得整个三明治系统的内部状态估计工作具有很大挑战性.首先根据间隙三明治系统的特性引入了几个自动切换函数,采用关键项分离原理,建立了随机噪声干扰下间隙三明治系统的非光滑整体伪线性状态空间模型.针对该系统提出了一种非光滑的改进卡尔曼滤波算法以估计系统状态,其工作机制能够随系统当前工作区间的转变而自动切换模式.仿真和实验结果表明,针对含噪声的间隙三明治系统,非光滑的改进卡尔曼滤波算法对系统状态的估计准确度要高于传统卡尔曼滤波算法. 展开更多
关键词 间隙 三明治系统 改进卡尔曼滤波 非线性系统 状态估计
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多传感器顺序粒子滤波算法 被引量：11
17
作者 熊伟 何友 张晶炜 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期1116-1119,共4页
粒子滤波是一种基于MonteCarlo仿真的最优回归贝叶斯滤波算法.这种方法不受线性化误差和高斯噪声假定的限制,适用于任何状态转换或测量模型,因此能够很好地解决非线性、非高斯环境下系统的状态估计问题.为了能够有效地解决非线性、非高... 粒子滤波是一种基于MonteCarlo仿真的最优回归贝叶斯滤波算法.这种方法不受线性化误差和高斯噪声假定的限制,适用于任何状态转换或测量模型,因此能够很好地解决非线性、非高斯环境下系统的状态估计问题.为了能够有效地解决非线性、非高斯环境中的集中式多传感器状态估计问题,本文研究了多传感器顺序粒子滤波算法.首先,从理论上推导了一般的集中式多传感器粒子滤波模型;然后根据集中式多传感器系统的特点,提出了顺序重抽样方法.最后,给出了算法的仿真分析.仿真结果说明顺序粒子滤波方法能够明显提高多传感器系统状态估计精度,并且随着传感器数增多,改善的效果越好. 展开更多
关键词 多传感器 状态估计 非线性 非高斯 粒子滤波
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基于扩展卡尔曼滤波器的液压驱动器状态估计 被引量：5
18
作者 孙广彬 王宏 +1 位作者 佟琨 黄海龙 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第8期1161-1165,共5页
本文的液压驱动器属于不可观测的非线性系统,普通的状态观测器难以胜任系统的状态估计,故采用扩展卡尔曼滤波器对液压缸活塞腔和杆腔压力进行估计.建立了液压系统的4阶非线性状态空间模型,用高斯-牛顿法拟合模型参数,用关节角度信号通... 本文的液压驱动器属于不可观测的非线性系统,普通的状态观测器难以胜任系统的状态估计,故采用扩展卡尔曼滤波器对液压缸活塞腔和杆腔压力进行估计.建立了液压系统的4阶非线性状态空间模型,用高斯-牛顿法拟合模型参数,用关节角度信号通过扩展卡尔曼滤波器估计液压驱动器状态.仿真结果表明该方法可以精确估计液压缸压力,实验结果显示该方法估计的关节扭矩接近测量值;从而验证了扩展卡尔曼滤波器估计液压系统状态的有效性,为基于状态的故障诊断和液压驱动器控制提供了一定的借鉴. 展开更多
关键词 液压驱动器 非线性系统 扩展卡尔曼滤波器 状态估计 高斯-牛顿法
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线性跟踪微分器及其在状态反馈控制中的应用 被引量：4
19
作者 王庆林 姜增如 刘喜梅 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 1999年第2期203-206,共4页
目的给出线性跟踪微分器的设计方法，并研究将其用于控制系统状态反馈的效果．方法利用积分器反馈方法，给出了α阶线性跟踪微分器（可实现对微分信号的α阶静态无差跟踪）及γ阶强跟踪微分器（可直接获得待微分信号的１～γ阶微分估值... 目的给出线性跟踪微分器的设计方法，并研究将其用于控制系统状态反馈的效果．方法利用积分器反馈方法，给出了α阶线性跟踪微分器（可实现对微分信号的α阶静态无差跟踪）及γ阶强跟踪微分器（可直接获得待微分信号的１～γ阶微分估值）两种线性跟踪微分器设计方案，并将其用于直接获取状态及进行状态反馈控制的仿真研究．结果与结论结果表明只要合理地选择跟踪微分器的类型及参数，无论对线性系统还是非线性时变系统，这一方法均是有效的．文中还给出了选择线性跟踪微分器的基本原则． 展开更多
关键词 跟踪微分器 状态估计 状态反馈控制 控制系统
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基于HBF神经网络的自适应观测器 被引量：6
20
作者 闻新 张兴旺 张威 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期1315-1319,共5页
传统的RBF(Radial Basis Function)神经元基函数通常把高斯类型与单一宽度作为每个神经元的激活函数,这些特性限制了网络神经元的性能,特别是在处理复杂的非线性建模问题上.为了克服这个限制,本文应用了具有类似RBF网络,但激活函数不同... 传统的RBF(Radial Basis Function)神经元基函数通常把高斯类型与单一宽度作为每个神经元的激活函数,这些特性限制了网络神经元的性能,特别是在处理复杂的非线性建模问题上.为了克服这个限制,本文应用了具有类似RBF网络,但激活函数不同-超基函数HBF(Hyper Basis Function)的网络.结合RBF网络,分析了HBF网络的结构、基函数形式及基函数对网络的影响,利用决策树算法计算了网络中心.在此基础上,提出了一种基于HBF神经网络的自适应观测器设计方法,并通过引入Lyapunov函数,证明了这种观测器设计方法的稳定性;最后通过仿真验证了这种HBF神经网络观测器能很好地观测系统的状态值. 展开更多
关键词 状态估计 HBF(Hyper BASIS Function)神经网络 非线性系统 决策树
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