estim

Сформируйте средство оценки состояния, данное усиление средства оценки

Синтаксис

est = estim(sys,L) est = estim(sys,L,sensors,known)

Описание

est = estim(sys,L) производит средство оценки состояния/вывода est, учитывая модель в пространстве состояний объекта, sys и средство оценки получают L. Все входные параметры w sys приняты стохастические (процесс и/или шум измерения), и все выходные параметры y измеряются. Средство оценки est возвращено в форме пространства состояний (объект SS).

Для непрерывно-разового объекта sys с уравнениями

$\begin{array}{l} \dot{x} = A x + B w \\ y = C x + D w \end{array}$

estim использует следующие уравнения, чтобы сгенерировать объект выходная оценка $\hat{y}$ и оценка состояния $\hat{x}$ , которые являются оценками y (t) =C и x (t), соответственно:

$\begin{array}{l} \dot{\hat{x}} = A \hat{x} + L (y - C \hat{x}) \\ [\begin{matrix} \hat{y} \\ \hat{x} \end{matrix}] = [\begin{matrix} C \\ I \end{matrix}] \hat{x} \end{array}$

Для объекта дискретного времени sys со следующими уравнениями:

$\begin{array}{l} x [n + 1] = A x [n] + B w [n] \\ y [n] = C x [n] + D w [n] \end{array}$

estim использует уравнения средства оценки, подобные тем для непрерывно-разового, чтобы сгенерировать объект выходная оценка $y [n | n - 1]$ и оценка состояния $x [n | n - 1]$ , которые являются оценками y [n] и x [n], соответственно. Эти оценки основаны на прошлых измерениях до y [n-1].

est = estim(sys,L,sensors,known) обрабатывает более общие объекты sys и с известными (детерминированными) входными параметрами u и со стохастическими входными параметрами w, и оба измерили выходные параметры y и не измерили выходные параметры z.

$\begin{array}{l} \dot{x} = A x + B_{1} w + B_{2} u \\ [\begin{matrix} z \\ y \end{matrix}] = [\begin{matrix} C_{1} \\ C_{2} \end{matrix}] x + [\begin{matrix} D_{11} \\ D_{21} \end{matrix}] w + [\begin{matrix} D_{12} \\ D_{22} \end{matrix}] u \end{array}$

Индексный sensors векторов и known задают, который выходные параметры sys измеряются (y), и какие входные параметры sys известны (u). Получившееся средство оценки est, найденный использованием следующих уравнений, использует и u и y, чтобы произвести вывод и оценки состояния.

$\begin{array}{l} \dot{\hat{x}} = A \hat{x} + B_{2} u + L (y - C_{2} \hat{x} - D_{22} u) \\ [\begin{matrix} \hat{y} \\ \hat{x} \end{matrix}] = [\begin{matrix} C_{2} \\ I \end{matrix}] \hat{x} + [\begin{matrix} D_{22} \\ 0 \end{matrix}] u \end{array}$

Примеры

Считайте модель в пространстве состояний sys с семью выходными параметрами и четырьмя входными параметрами. Предположим, что вы разработали матрицу усиления Кальмана использование L выходные параметры 4, 7, и 1 из объекта как измерения датчика и вводите 1, 4, и 3 из объекта, как известный (детерминированные) входные параметры. Можно затем сформировать Оценку состояния фильтра Калмана

sensors = [4,7,1];
known = [1,4,3];
est = estim(sys,L,sensors,known)

Смотрите функциональный kalman для прямого проекта Оценки состояния фильтра Калмана.

Советы

Можно использовать функции, place (размещение полюса) или kalman (Кальман, фильтрующий), чтобы разработать соответствующее средство оценки, получает L. Обратите внимание на то, что полюса средства оценки (собственные значения A-LC) должны быть быстрее, чем динамика объекта (собственные значения A), чтобы гарантировать точную оценку.

Документация

estim

Синтаксис

Описание

Примеры

Советы

Смотрите также

Представлено до R2006a

Документация Control System Toolbox

Поддержка