Сигма-точечный фильтр Калмана

Оцените состояния дискретного времени нелинейная система с помощью сигма-точечного фильтра Калмана

Библиотека:
Control System Toolbox / Оценка состояния
System Identification Toolbox / средства оценки

Описание

Блок Unscented Kalman Filter оценивает состояния дискретного времени нелинейная система с помощью алгоритма сигма-точечного фильтра Калмана дискретного времени.

Считайте объект с состояниями x, входом u, выводом y, шум процесса w и шум измерения v. Примите, что можно представлять объект как нелинейную систему.

Используя функции изменения состояния и измерения системы и алгоритма сигма-точечного фильтра Калмана, блок производит оценки состояния $\hat{x}$ для шага текущего времени. Для получения информации об алгоритме смотрите Расширенный и Алгоритмы Сигма-точечного фильтра Калмана для Онлайновой Оценки состояния.

Вы создаете нелинейную функцию изменения состояния и функции измерения для системы и задаете эти функции в блоке. Блок поддерживает оценку состояния системы с несколькими датчиками, которые действуют на различных уровнях выборки. Можно задать до пяти функций измерения, каждый соответствующий датчику в системе. Для получения дополнительной информации смотрите Функции Изменения состояния и Измерения.

Порты

Входной параметр

развернуть все

`y1,y2,y3,y4,y5` — Измеренная система выходные параметры
вектор

Измеренные системные выходные параметры, соответствующие каждой функции измерения, которую вы задаете в блоке. Количество портов равняется количеству функций измерения в вашей системе. Можно задать до пяти функций измерения. Например, если ваша система имеет два датчика, вы задаете две функции измерения в блоке. Первый порт y1 доступен по умолчанию. Когда вы нажимаете Apply, программное обеспечение генерирует порт y2, соответствующий второй функции измерения.

Задайте порты как N - размерные векторы, где N является количеством количеств, измеренных соответствующим датчиком. Например, если ваша система имеет один датчик, который измеряет положение и скорость объекта, затем существует только один порт y1. Порт задан как 2-мерный вектор со значениями, соответствующими положению и скорости.

Зависимости

Первый порт y1 доступен по умолчанию. Порты y2 к y5 сгенерированы, когда вы нажимаете Add Measurement и нажимаете Apply.

Типы данных: single | double

`StateTransitionFcnInputs` — Дополнительный дополнительный входной параметр к функции изменения состояния
скаляр | вектор | матрица

Дополнительный дополнительный входной параметр к изменению состояния функционирует f кроме x состояния и шума процесса w. Для получения информации об изменении состояния функции видят, Изменение состояния и Функции Измерения.

Предположим, что ваша система имеет неаддитивный шум процесса и функцию изменения состояния, f имеет следующую форму:

x(k+1) = f(x(k),w(k),StateTransitionFcnInputs).

Здесь k является временным шагом, и StateTransitionFcnInputs является дополнительным входным параметром кроме x и w.

Если вы создаете f с помощью функции MATLAB^® (файл .m), программное обеспечение генерирует порт StateTransitionFcnInputs, когда вы нажимаете Apply. Можно задать входные параметры к этому порту как скаляр, вектор или матрица.

Если ваша функция изменения состояния имеет больше чем один дополнительный вход, используйте Функциональный блок Simulink, чтобы задать функцию. Когда вы используете Функциональный блок Simulink, вы предоставляете дополнительные входные параметры непосредственно использованию Функционального блока Simulink блоки Inport. Никакие входные порты не сгенерированы для дополнительных входных параметров в блоке Unscented Kalman Filter.

Зависимости

Этот порт сгенерирован, только если оба из следующих условий удовлетворены:

Вы задаете f в Function с помощью функции MATLAB, и f находится на пути MATLAB.
f требует только одного дополнительного входного параметра кроме x и w.

Типы данных: single | double

`MeasurementFcn1Inputs,MeasurementFcn2Inputs,MeasurementFcn3Inputs,MeasurementFcn4Inputs,MeasurementFcn5Inputs` — Дополнительный дополнительный входной параметр к каждой функции измерения
скаляр | вектор | матрица

Дополнительные дополнительные входные параметры к измерению функционируют кроме x состояния и шума измерения v. Для получения информации об измерении функции видят, Изменение состояния и Функции Измерения.

MeasurementFcn1Inputs соответствует первой функции измерения, которую вы задаете и так далее. Например, предположите, что ваша система имеет три датчика и неаддитивный шум измерения и три функции измерения h1, h2, и h3 имеет следующую форму:

y1[k] = h1(x[k],v[k],MeasurementFcn1Inputs)

y2[k] = h2(x[k],v[k],MeasurementFcn2Inputs)

y3[k] = h3(x[k],v[k])

Здесь k является временным шагом, и MeasurementFcn1Inputs и MeasurementFcn2Inputs являются дополнительными входными параметрами к h1 и h2.

Если вы задаете h1, h2 и h3 с помощью функций MATLAB (файлы .m) в Function, программное обеспечение генерирует порты MeasurementFcn1Inputs и MeasurementFcn2Inputs, когда вы нажимаете Apply. Можно задать входные параметры к этим портам как скаляры, векторы или матрицы.

Если ваши функции измерения имеют больше чем один дополнительный вход, используйте Функциональные блоки Simulink, чтобы задать функции. Когда вы используете Функциональный блок Simulink, вы предоставляете дополнительные входные параметры непосредственно использованию Функционального блока Simulink блоки Inport. Никакие входные порты не сгенерированы для дополнительных входных параметров в блоке Unscented Kalman Filter.

Зависимости

Порт, соответствующий функции измерения, h сгенерирован, только если оба из следующих условий удовлетворены:

Вы задаете h в Function с помощью функции MATLAB, и h находится на пути MATLAB.
h требует только одного дополнительного входного параметра кроме x и v.

Типы данных: single | double

`Q` Изменяющаяся во времени ковариация шума процесса
скаляр | вектор | матрица

Изменяющаяся во времени ковариация шума процесса, заданная как скаляр, вектор или матрица в зависимости от значения параметра Process noise:

Process noise является Additive — Задают ковариацию как скаляр, Ns - вектор элемента или Ns-by-Ns матрица, где Ns является количеством состояний системы. Задайте скаляр, если нет никакой взаимной корреляции между условиями шума процесса, и все условия имеют то же отклонение. Задайте вектор длины Ns, если нет никакой взаимной корреляции между условиями шума процесса, но все условия имеют различные отклонения.
Process noise является Nonadditive — Задают ковариацию как W-by-W матрица, где W является количеством условий шума процесса в функции изменения состояния.

Зависимости

Этот порт сгенерирован, если вы задаете ковариацию шума процесса как Time-Varying. Порт появляется, когда вы нажимаете Apply.

Типы данных: single | double

`R1,R2,R3,R4,R5` — Изменяющаяся во времени ковариация шума измерения
матрица

Изменяющиеся во времени ковариации шума измерения максимум для пяти функций измерения системы, заданной как матрицы. Размеры матриц зависят от значения параметра Measurement noise для соответствующей функции измерения:

Measurement noise является Additive — Задают ковариацию как N-by-N матрица, где N является количеством измерений системы.
Measurement noise является Nonadditive — Задают ковариацию как V-by-V матрица, где V является количеством условий шума измерения в соответствующей функции измерения.

Зависимости

Порт сгенерирован, если вы задаете ковариацию шума измерения как Time-Varying для соответствующей функции измерения. Порт появляется, когда вы нажимаете Apply.

Типы данных: single | double

`Enable1,Enable2,Enable3,Enable4,Enable5` — Включите исправление предполагаемых состояний, когда результаты измерений будут доступны
скаляр

Предположим, что измеренные выходные данные не доступны во всех моментах времени в порте y1, который соответствует первой функции измерения. Используйте значение сигналов кроме 0 в порте Enable1, чтобы включить исправление предполагаемых состояний, когда результаты измерений будут доступны. Задайте значение порта как 0, когда результаты измерений не будут доступны. Точно так же, если измеренные выходные данные не доступны во всех моментах времени в порте yi для функции измерения ^ith, задайте соответствующий порт Enablei как значение кроме 0.

Зависимости

Порт, соответствующий функции измерения, сгенерирован, если вы выбираете Add Enable port для той функции измерения. Порт появляется, когда вы нажимаете Apply.

Типы данных: single | double | Boolean

Вывод

развернуть все

`xhat` — Предполагаемые состояния
вектор

Предполагаемые состояния, возвращенные как вектор размера Ns, где Ns является количеством состояний системы. Чтобы получить доступ к отдельным государствам, используйте Селекторный блок.

Когда параметр Use the current measurements to improve state estimates выбран, блок выводит исправленную оценку состояния $\hat{x} [k | k]$ на временном шаге k оцененное использование измеряло выходные параметры до времени k. Если вы очищаете этот параметр, блок возвращает предсказанную оценку состояния $\hat{x} [k | k - 1]$ в течение времени k оцененное использование измеряло вывод до предыдущего раза k-1. Очистите этот параметр, если ваш фильтр находится в обратной связи и в вашей модели Simulink^® существует алгебраический цикл.

Типы данных: single | double

`P` Ошибочная ковариация оценки состояния
матрица

Ошибочная ковариация оценки состояния, возвращенная как Ns-by-Ns матрица, где Ns является количеством состояний системы. Чтобы получить доступ к отдельным ковариациям, используйте Селекторный блок.

Зависимости

Этот порт сгенерирован, если вы выбираете Output state estimation error covariance во вкладке System Model и нажимаете Apply.

Типы данных: single | double

Параметры

развернуть все

Вкладка системной модели

Изменение состояния

`Функция` Имя функции изменения состояния
`myStateTransitionFcn` (значение по умолчанию) | имя функции

Функция изменения состояния вычисляет Ns - вектор состояния элемента системы на временном шаге k +1, учитывая вектор состояния на временном шаге k. Ns является количеством состояний нелинейной системы. Вы создаете функцию изменения состояния и задаете имя функции в Function. Например, если vdpStateFcn.m является функцией изменения состояния, которую вы создали и сохраненный, задайте Function как vdpStateFcn.

Входные параметры к функции, которую вы создаете, зависят от того, задаете ли вы шум процесса как дополнение или недополнение в Process noise.

Process noise является Additive — функция изменения состояния, которую задает f, как состояния развиваются как функция значений состояния на предыдущем временном шаге:
x(k+1) = f(x(k),Us1(k),...,Usn(k)),
где x(k) является предполагаемым состоянием во время k, и Us1,...,Usn является любыми дополнительными входными параметрами, требуемыми вашей функцией изменения состояния, такими как системные входные параметры или шаг расчета. Чтобы видеть пример функции изменения состояния с шумом аддитивного процесса, введите edit vdpStateFcn в командной строке.
Process noise является Nonadditive — функция изменения состояния также задает, как состояния развиваются как функция шума процесса w:
x(k+1) = f(x(k),w(k),Us1(k),...,Usn(k)).

Для получения дополнительной информации смотрите Функции Изменения состояния и Измерения.

Можно создать f с помощью Функционального блока Simulink или как функции MATLAB (файл .m).

Можно использовать функцию MATLAB, только если f имеет один дополнительный входной параметр Us1 кроме x и w.
x(k+1) = f(x(k),w(k),Us1(k))
Программное обеспечение генерирует дополнительный входной порт StateTransitionFcnInputs, чтобы задать этот аргумент.
Если вы используете Функциональный блок Simulink, задаете x и Аргумент использования w блоки Inport и дополнительные входные параметры использование Us1,...,Usn блоки Inport в Функциональном блоке Simulink. Вы не предоставляете Us1,...,Usn блоку Unscented Kalman Filter.

Программируемое использование

Параметры блоков: StateTransitionFcn

Ввод: вектор символов, строка

Значение по умолчанию: 'myStateTransitionFcn'

`Process noise` — Характеристики шума процесса
`Additive` (значение по умолчанию) | `Nonadditive`

Характеристики шума процесса, заданные как одно из следующих значений:

Additive — Шум процесса w является дополнением и функцией изменения состояния f, который вы задаете в Function, имеет следующую форму:
x(k+1) = f(x(k),Us1(k),...,Usn(k)),
где x(k) является предполагаемым состоянием во время k, и Us1,...,Usn является любыми дополнительными входными параметрами, требуемыми вашей функцией изменения состояния.
Nonadditive — Шум процесса является недополнением, и функция изменения состояния задает, как состояния развиваются как функция состояния и шума процесса на предыдущем временном шаге:
x(k+1) = f(x(k),w(k),Us1(k),...,Usn(k)).

Программируемое использование

Параметры блоков: HasAdditiveProcessNoise

Ввод: символьный вектор

Значения: 'Additive', 'Nonadditive'

Значение по умолчанию: 'Additive'

`Ковариация` Независимая от времени ковариация шума процесса
`1` (значение по умолчанию) | скаляр | вектор | матрица

Независимая от времени ковариация шума процесса, заданная как скаляр, вектор или матрица в зависимости от значения параметра Process noise:

Process noise является Additive — Задают ковариацию как скаляр, Ns - вектор элемента или Ns-by-Ns матрица, где Ns является количеством состояний системы. Задайте скаляр, если нет никакой взаимной корреляции между условиями шума процесса, и все условия имеют то же отклонение. Задайте вектор длины Ns, если нет никакой взаимной корреляции между условиями шума процесса, но все условия имеют различные отклонения.
Process noise является Nonadditive — Задают ковариацию как W-by-W матрица, где W является количеством условий шума процесса.

Если ковариация шума процесса является изменяющейся во времени, выберите Time-varying. Блок генерирует входной порт Q, чтобы задать изменяющуюся во времени ковариацию.

Зависимости

Этот параметр включен, если вы не задаете шум процесса как Time-Varying.

Программируемое использование

Параметры блоков: ProcessNoise

Ввод: вектор символов, строка

Значение по умолчанию: '1'

`Time-varying` — Изменяющаяся во времени ковариация шума процесса
`'off'` (значение по умолчанию) | `'on'`

Если вы выбираете этот параметр, блок включает дополнительный входной порт Q, чтобы задать изменяющуюся во времени ковариацию шума процесса.

Программируемое использование

Параметры блоков: HasTimeVaryingProcessNoise

Ввод: символьный вектор

Значения: 'off', 'on'

Значение по умолчанию: 'off'

Инициализация

`Initial state` — Оценка начального состояния
`0` (значение по умолчанию) | вектор

Оценочное значение начального состояния, заданное как Ns - вектор элемента, где Ns является количеством состояний в системе. Задайте значения начального состояния на основе своего знания системы.

Программируемое использование

Параметры блоков: InitialState

Ввод: вектор символов, строка

Значение по умолчанию: '0'

`Initial covariance` — Ошибочная ковариация оценки состояния
`1` (значение по умолчанию) | скаляр | вектор | матрица

Ошибочная ковариация оценки состояния, заданная как скаляр, Ns - вектор элемента или Ns-by-Ns матрица, где Ns является количеством состояний системы. Если вы задаете скаляр или вектор, программное обеспечение создает Ns-by-Ns диагональная матрица со скалярными или векторными элементами на диагонали.

Задайте высокое значение для ковариации, когда вы не уверены в значениях начального состояния, что задаете в Initial state.

Программируемое использование

Параметры блоков: InitialStateCovariance

Ввод: вектор символов, строка

Значение по умолчанию: '1'

Недушистые параметры преобразования

`\alpha` Распространение точек сигмы
`1e-3` (значение по умолчанию) | скалярное значение между 0 и 1

Алгоритм сигма-точечного фильтра Калмана обрабатывает состояние системы как случайная переменная со средним значением состояния и отклонением. Чтобы вычислить состояние и его статистические свойства на следующем временном шаге, алгоритм сначала генерирует набор значений состояния, распределенных вокруг среднего значения при помощи недушистого преобразования. Эти сгенерированные значения состояния называются точками сигмы. Алгоритм использует каждую из точек сигмы как вход к функциям изменения состояния и измерения, чтобы получить новый набор преобразованных точек состояния и измерений. Преобразованные точки используются, чтобы вычислить ошибочное значение ковариации оценки состояния и оценки состояния на следующем временном шаге.

Распространением точек сигмы вокруг среднего значения состояния управляют два параметра Alpha и Kappa. Третий параметр, Beta, влияет на веса преобразованных точек во время состояния и вычислений ковариации измерения:

\alpha Определяет распространение точек сигмы вокруг среднего значения состояния. Задайте как скалярное значение между 0 и 1 (0 <Alpha <= 1). Это обычно - маленькое положительное значение. Распространение точек сигмы пропорционально Alpha. Меньшие значения соответствуют точкам сигмы ближе к среднему состоянию.
\kappa Второй масштабный коэффициент, который обычно устанавливается в 0. Меньшие значения соответствуют точкам сигмы ближе к среднему состоянию. Распространение пропорционально квадратному корню Kappa.
\beta Включает предварительные знания распределения состояния. Для Распределений Гаусса Beta = 2 оптимален.

Если вы знаете распределение ковариации состояния и состояния, можно настроить эти параметры, чтобы получить преобразование моментов высшего порядка распределения. Алгоритм может отследить только один пик в распределении вероятностей состояния. Если существует несколько peaks в распределенности вашей системы, можно настроить эти параметры так, чтобы точки сигмы остались вокруг одного пика. Например, выберите маленький Alpha, чтобы сгенерировать точки сигмы близко к среднему значению состояния.

Для получения дополнительной информации см. Алгоритм Сигма-точечного фильтра Калмана.

Программируемое использование

Параметры блоков: Alpha

Ввод: вектор символов, строка

Значение по умолчанию: '1e-3'

`\beta` Характеристика распределенности
`2` (значение по умолчанию) | скалярное значение, больше, чем или равный 0

Характеристика распределенности, которая используется, чтобы настроить веса преобразованных точек сигмы, заданных как скалярное значение, больше, чем или равный 0. Для Распределений Гаусса Beta = 2 является оптимальным выбором.

Для получения дополнительной информации см. описание для Alpha.

Программируемое использование

Параметры блоков: Beta

Ввод: вектор символов, строка

Значение по умолчанию: '2'

`\kappa` Распространение точек сигмы
`0` (значение по умолчанию) | скалярное значение между 0 и 3

Распространение сигмы указывает вокруг среднего значения состояния, заданного как скалярное значение между 0 и 3 (0 <= Kappa <= 3). Kappa обычно задается как 0. Меньшие значения соответствуют точкам сигмы ближе к среднему состоянию. Распространение пропорционально квадратному корню из Kappa. Для получения дополнительной информации см. описание для Alpha.

Программируемое использование

Параметры блоков: Kappa

Ввод: вектор символов, строка

Значение по умолчанию: '0'

Измерение

`Функция` Имя функции измерения
`myMeasurementFcn` (значение по умолчанию) | имя функции

Функция измерения вычисляет N - элемент выходной вектор измерения нелинейной системы на временном шаге k, учитывая вектор состояния на временном шаге k. Вы создаете функцию измерения и задаете имя функции в Function. Например, если vdpMeasurementFcn.m является функцией измерения, которую вы создали и сохраненный, задайте Function как vdpMeasurementFcn.

Входные параметры к функции, которую вы создаете, зависят от того, задаете ли вы шум измерения как дополнение или недополнение в Measurement noise.

Measurement noise является Additive — функция измерения, которую задает h, как измерения развиваются как функция Значений состояния:
y(k) = h(x(k),Um1(k),...,Umn(k)),
где y(k) и x(k) является предполагаемый вывод и оцененное состояние во время k, и Um1,...,Umn является любыми дополнительными входными параметрами, требуемыми вашей функцией измерения. Например, если вы используете датчик для отслеживания объекта, дополнительный вход мог бы быть положением датчика.
Чтобы видеть пример функции измерения с шумом аддитивного процесса, введите edit vdpMeasurementFcn в командной строке.
Measurement noise является Nonadditive — функция измерения также задает, как выходное измерение развивается как функция шума измерения v:
y(k) = h(x(k),v(k),Um1(k),...,Umn(k)).
Чтобы видеть пример функции измерения с неаддитивным шумом процесса, введите edit vdpMeasurementNonAdditiveNoiseFcn.

Для получения дополнительной информации смотрите Функции Изменения состояния и Измерения.

Можно создать h с помощью Функционального блока Simulink или как функции MATLAB (файл .m).

Можно использовать функцию MATLAB, только если h имеет один дополнительный входной параметр Um1 кроме x и v.
y[k] = h(x[k],v[k],Um1(k))
Программное обеспечение генерирует дополнительный входной порт MeasurementFcnInput, чтобы задать этот аргумент.
Если вы используете Функциональный блок Simulink, задаете x и Аргумент использования v блоки Inport и дополнительные входные параметры использование Um1,...,Umn блоки Inport в Функциональном блоке Simulink. Вы не предоставляете Um1,...,Umn блоку Unscented Kalman Filter.

Если у вас есть несколько датчиков в вашей системе, можно задать несколько функций измерения. Можно задать до пяти функций измерения с помощью кнопки Add Measurement. Чтобы удалить функции измерения, используйте Remove Measurement.

Программируемое использование

Параметры блоков: MeasurementFcn1, MeasurementFcn2, MeasurementFcn3, MeasurementFcn4, MeasurementFcn5

Ввод: вектор символов, строка

Значение по умолчанию: 'myMeasurementFcn'

`Measurement noise` — Характеристики шума измерения
`Additive` (значение по умолчанию) | `Nonadditive`

Характеристики шума измерения, заданные как одно из следующих значений:

Additive — Шум измерения v является дополнением и функцией измерения h, который вы задаете в Function, имеет следующую форму:
y(k) = h(x(k),Um1(k),...,Umn(k)),
где y(k) и x(k) является предполагаемый вывод и оцененное состояние во время k, и Um1,...,Umn является любыми дополнительными входными параметрами, требуемыми вашей функцией измерения.
Nonadditive — Шум измерения является недополнением, и функция измерения задает, как выходное измерение развивается как функция шума измерения и состояния:
y(k) = h(x(k),v(k),Um1(k),...,Umn(k)).

Программируемое использование

Параметры блоков: HasAdditiveMeasurementNoise1, HasAdditiveMeasurementNoise2, HasAdditiveMeasurementNoise3, HasAdditiveMeasurementNoise4, HasAdditiveMeasurementNoise5

Ввод: символьный вектор

Значения: 'Additive', 'Nonadditive'

Значение по умолчанию: 'Additive'

`Ковариация` Независимая от времени ковариация шума измерения
`1` (значение по умолчанию) | матрица

Независимая от времени ковариация шума измерения, заданная как матрица. Размер матрицы зависит от значения параметра Measurement noise:

Measurement noise является Additive — Задают ковариацию как N-by-N матрица, где N является количеством измерений системы.
Measurement noise является Nonadditive — Задают ковариацию как V-by-V матрица, где V является количеством условий шума измерения.

Если ковариация шума измерения является изменяющейся во времени, выберите Time-varying. Блок генерирует входной порт Ri, чтобы задать изменяющуюся во времени ковариацию для функции измерения ^ith.

Зависимости

Этот параметр включен, если вы не задаете шум процесса как Time-Varying.

Программируемое использование

Параметры блоков: MeasurementNoise1, MeasurementNoise2, MeasurementNoise3, MeasurementNoise4, MeasurementNoise5

Ввод: вектор символов, строка

Значение по умолчанию: '1'

`Time-varying` — Изменяющаяся во времени ковариация шума измерения
`off` (значение по умолчанию) | `on`

Если вы выбираете этот параметр для ковариации шума измерения первой функции измерения, блок включает дополнительный входной порт R1. Вы задаете изменяющуюся во времени ковариацию шума измерения в R1. Точно так же, если вы выбираете Time-varying для функции измерения ^ith, блок включает дополнительный входной порт Ri, чтобы задать изменяющуюся во времени ковариацию шума измерения для этой функции.

Программируемое использование

Параметры блоков: HasTimeVaryingMeasurementNoise1, HasTimeVaryingMeasurementNoise2, HasTimeVaryingMeasurementNoise3, HasTimeVaryingMeasurementNoise4, HasTimeVaryingMeasurementNoise5

Ввод: символьный вектор

Значения: 'off', 'on'

Значение по умолчанию: 'off'

`Add Enable Port` — Включите исправление предполагаемых состояний только, когда результаты измерений будут доступны
`off` (значение по умолчанию) | `on`

Предположим, что измеренные выходные данные не доступны во всех моментах времени в порте y1, который соответствует первой функции измерения. Выберите Add Enable port, чтобы сгенерировать входной порт Enable1. Используйте сигнал в этом порте, чтобы включить исправление предполагаемых состояний только, когда результаты измерений будут доступны. Точно так же, если измеренные выходные данные не доступны во всех моментах времени в порте yi для функции измерения ^ith, выберите соответствующий Add Enable port.

Программируемое использование

Параметры блоков: HasMeasurementEnablePort1, HasMeasurementEnablePort2, HasMeasurementEnablePort3, HasMeasurementEnablePort4, HasMeasurementEnablePort5

Ввод: символьный вектор

Значения: 'off', 'on'

Значение по умолчанию: 'off'

Настройки

`Use the current measurements to improve state estimates` — Выберите между исправленной или предсказанной оценкой состояния
`on` (значение по умолчанию) | `off`

Когда этот параметр выбран, блок выводит исправленную оценку состояния $\hat{x} [k | k]$ на временном шаге k оцененное использование измеряло выходные параметры до времени k. Если вы очищаете этот параметр, блок возвращает предсказанную оценку состояния $\hat{x} [k | k - 1]$ в течение времени k оцененное использование измеряло вывод до предыдущего раза k-1. Очистите этот параметр, если ваш фильтр находится в обратной связи и в вашей модели Simulink существует алгебраический цикл.

Программируемое использование

Параметры блоков: UseCurrentEstimator

Ввод: символьный вектор

Значения: 'off', 'on'

Значение по умолчанию: 'on'

`Output state estimation error covariance` — Ошибочная ковариация оценки состояния вывода
`off` (значение по умолчанию) | `on`

Если вы выбираете этот параметр, ошибочный выходной порт ковариации оценки состояния, P сгенерирован в блоке.

Программируемое использование

Параметры блоков: OutputStateCovariance

Ввод: символьный вектор

Значения: 'off', 'on'

Значение по умолчанию: 'off'

`Тип данных` Тип данных для параметров блоков
`double` (значение по умолчанию) | `single`

Используйте этот параметр, чтобы задать тип данных для всех параметров блоков.

Программируемое использование

Параметры блоков: DataType

Ввод: символьный вектор

Значения: 'single', 'double'

Значение по умолчанию: 'double'

`'SampleTime'` Блокируйте шаг расчета
`1` (значение по умолчанию) | положительная скалярная величина

Блокируйте шаг расчета, заданный как положительная скалярная величина. Если шаги расчета ваших функций изменения состояния и измерения отличаются, выберите Enable multirate operation во вкладке Multirate и задайте шаги расчета во вкладке Multirate вместо этого.

Зависимости

Этот параметр доступен, если во вкладке Multirate, параметром Enable multirate operation является off.

Программируемое использование

Параметры блоков: SampleTime

Ввод: вектор символов, строка

Значение по умолчанию: '1'

Многоскоростная вкладка

`Enable multirate operation` — Включите спецификацию различных шагов расчета для функций изменения состояния и измерения
`off` (значение по умолчанию) | `on`

Выберите этот параметр, если шаги расчета функций изменения состояния и измерения отличаются. Вы задаете шаги расчета во вкладке Multirate в Sample time.

Программируемое использование

Параметры блоков: EnableMultirate

Ввод: символьный вектор

Значения: 'off', 'on'

Значение по умолчанию: 'off'

`'SampleTime'` Изменение состояния и шаги расчета функции измерения
положительная скалярная величина

Если шаги расчета для функций изменения состояния и измерения отличаются, задают Sample time. Задайте шаги расчета для функций измерения как положительные целочисленные множители шага расчета изменения состояния. Шаги расчета, которые вы задаете, соответствуют следующим входным портам:

Порты, соответствующие функции изменения состояния — вход Additional к изменению состояния, функционируют StateTransitionFcnInputs и изменяющаяся во времени ковариация шума процесса Q. Шаги расчета этих портов должны всегда равняться шагу расчета функции изменения состояния, но могут отличаться от шага расчета функций измерения.
Порты, соответствующие функции измерения ^ith — Measured вывод yi, дополнительный вход к функции измерения MeasurementFcniInputs, включают сигналу в порте Enablei и изменяющейся во времени ковариации шума измерения Ri. Шаги расчета этих портов для той же функции измерения должны всегда быть тем же самым, но могут отличаться от шага расчета для функции изменения состояния и других функций измерения.

Зависимости

Этот параметр доступен, если во вкладке Multirate, параметром Enable multirate operation является on.

Программируемое использование

Параметры блоков: StateTransitionFcnSampleTime, MeasurementFcn1SampleTime1, MeasurementFcn1SampleTime2, MeasurementFcn1SampleTime3, MeasurementFcn1SampleTime4, MeasurementFcn1SampleTime5

Ввод: вектор символов, строка

Значение по умолчанию: '1'

Образцовые примеры

Estimate States of Nonlinear System with Multiple, Multirate Sensors

Оцените состояния нелинейной системы с несколькими, многоскоростными датчиками

Используйте блок Extended Kalman Filter, чтобы оценить состояния системы с несколькими датчиками, которые действуют на различных уровнях выборки.

Открыть скрипт

Compute Residuals and State Estimation Errors

Вычислите ошибки оценки состояния и невязки

Оцените состояния Осциллятора Ван дер Поля дискретного времени и вычислите ошибки оценки состояния и невязки для проверки оценки. Невязки являются выходными ошибками оценки, то есть, они - различие между измеренными и предполагаемыми выходными параметрами.

Открытая модель

Nonlinear State Estimation of a Degrading Battery System

Нелинейная оценка состояния деградирующей системы батареи

Оцените состояния нелинейной системы с помощью Сигма-точечного фильтра Калмана в Simulink™. Пример также иллюстрирует, как разработать основанный на событии Фильтр Калмана, чтобы обновить системные параметры для более точной оценки состояния. Этот пример также требует Simscape™ и Stateflow®.

Открыть скрипт

Больше о

развернуть все

Изменение состояния и функции измерения

Алгоритм вычисляет оценки состояния $\hat{x}$ из нелинейной системы с помощью функций изменения состояния и измерения задан вами. Можно задать до пяти функций измерения, каждый соответствующий датчику в системе. Программное обеспечение позволяет вам задать шум в этих функциях как дополнение или недополнение.

Аддитивные Шумовые Условия — изменение состояния и уравнения измерений имеют следующую форму:
$\begin{array}{l} x [k + 1] = f (x [k], u_{s} [k]) + w [k] \\ y [k] = h (x [k], u_{m} [k]) + v [k] \end{array}$
Здесь f является нелинейной функцией изменения состояния, которая описывает эволюцию состояний x от одного временного шага до следующего. Нелинейная функция измерения h связывает x с измерениями y на временном шаге k. w и v являются нулевым средним значением, некоррелироваными шумами процесса и измерения, соответственно. Эти функции могут также иметь дополнительные дополнительные входные параметры, которые обозначаются _us и _um в уравнениях. Например, дополнительные аргументы могли быть временным шагом k или входные параметры u к нелинейной системе. Может быть несколько таких аргументов.
Обратите внимание на то, что шумовые условия в обоих уравнениях являются дополнением. Таким образом, x(k+1) линейно связан с шумом процесса w(k), и y(k) линейно связан с шумом измерения v(k). Для аддитивных шумовых условий вы не должны задавать шумовые условия в функциях изменения состояния и измерения. Программное обеспечение добавляет условия в вывод функций.
Неаддитивные Шумовые Условия — программное обеспечение также поддерживает более комплексные функции изменения состояния и измерения, где x состояния [k] и измерение y [k] является нелинейными функциями шума процесса и шума измерения, соответственно. Когда шумовые условия являются недополнением, изменение состояния и уравнение измерений имеют следующую форму:
$\begin{array}{l} x [k + 1] = f (x [k], w [k], u_{s} [k]) \\ y [k] = h (x [k], v [k], u_{m} [k]) \end{array}$

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью Simulink® Coder™.

Функции изменения состояния и измерения, которые вы задаете, должны использовать только команды MATLAB и блоки Simulink та генерация кода поддержки. Для списка блоков, которые поддерживают генерацию кода, смотрите Simulink Встроенные Блоки Та Генерация кода Поддержки (Simulink Coder). Для списка команд, которые поддерживают генерацию кода, смотрите Функции и Объекты, Поддержанные для Генерации кода C/C++ — Список Категорий (MATLAB Coder).

Смотрите также

Блоки

Расширенный фильтр Калмана | Фильтр Калмана | Фильтр частиц

Функции

extendedKalmanFilter | kalman | kalmd | particleFilter | unscentedKalmanFilter

Документация

Сигма-точечный фильтр Калмана

Описание

Порты

Входной параметр

y1,y2,y3,y4,y5 — Измеренная система выходные параметры вектор

Зависимости

StateTransitionFcnInputs — Дополнительный дополнительный входной параметр к функции изменения состояния скаляр | вектор | матрица

Зависимости

MeasurementFcn1Inputs,MeasurementFcn2Inputs,MeasurementFcn3Inputs,MeasurementFcn4Inputs,MeasurementFcn5Inputs — Дополнительный дополнительный входной параметр к каждой функции измерения скаляр | вектор | матрица

Зависимости

Q Изменяющаяся во времени ковариация шума процесса скаляр | вектор | матрица

Зависимости

R1,R2,R3,R4,R5 — Изменяющаяся во времени ковариация шума измерения матрица

Зависимости

Enable1,Enable2,Enable3,Enable4,Enable5 — Включите исправление предполагаемых состояний, когда результаты измерений будут доступны скаляр

Зависимости

Вывод

xhat — Предполагаемые состояния вектор

P Ошибочная ковариация оценки состояния матрица

Зависимости

Параметры

Вкладка системной модели

Изменение состояния

Функция Имя функции изменения состояния myStateTransitionFcn (значение по умолчанию) | имя функции

Программируемое использование

Process noise — Характеристики шума процесса Additive (значение по умолчанию) | Nonadditive

Программируемое использование

Ковариация Независимая от времени ковариация шума процесса 1 (значение по умолчанию) | скаляр | вектор | матрица

Зависимости

Программируемое использование

Time-varying — Изменяющаяся во времени ковариация шума процесса 'off' (значение по умолчанию) | 'on'

Программируемое использование

Инициализация

Initial state — Оценка начального состояния 0 (значение по умолчанию) | вектор

Программируемое использование

Initial covariance — Ошибочная ковариация оценки состояния 1 (значение по умолчанию) | скаляр | вектор | матрица

Программируемое использование

Недушистые параметры преобразования

\alpha Распространение точек сигмы 1e-3 (значение по умолчанию) | скалярное значение между 0 и 1

Программируемое использование

\beta Характеристика распределенности 2 (значение по умолчанию) | скалярное значение, больше, чем или равный 0

Программируемое использование

\kappa Распространение точек сигмы 0 (значение по умолчанию) | скалярное значение между 0 и 3

Программируемое использование

Измерение

Функция Имя функции измерения myMeasurementFcn (значение по умолчанию) | имя функции

Программируемое использование

Measurement noise — Характеристики шума измерения Additive (значение по умолчанию) | Nonadditive

Программируемое использование

Ковариация Независимая от времени ковариация шума измерения 1 (значение по умолчанию) | матрица

Зависимости

Программируемое использование

Time-varying — Изменяющаяся во времени ковариация шума измерения off (значение по умолчанию) | on

Программируемое использование

Add Enable Port — Включите исправление предполагаемых состояний только, когда результаты измерений будут доступны off (значение по умолчанию) | on

Программируемое использование

Настройки

Use the current measurements to improve state estimates — Выберите между исправленной или предсказанной оценкой состояния on (значение по умолчанию) | off

Программируемое использование

Output state estimation error covariance — Ошибочная ковариация оценки состояния вывода off (значение по умолчанию) | on

Программируемое использование

Тип данных Тип данных для параметров блоков double (значение по умолчанию) | single

Программируемое использование

'SampleTime' Блокируйте шаг расчета 1 (значение по умолчанию) | положительная скалярная величина

Зависимости

Программируемое использование

Многоскоростная вкладка

Enable multirate operation — Включите спецификацию различных шагов расчета для функций изменения состояния и измерения off (значение по умолчанию) | on

Программируемое использование

'SampleTime' Изменение состояния и шаги расчета функции измерения положительная скалярная величина

Зависимости

Программируемое использование

Образцовые примеры

Оцените состояния нелинейной системы с несколькими, многоскоростными датчиками

Вычислите ошибки оценки состояния и невязки

Нелинейная оценка состояния деградирующей системы батареи

Больше о

Изменение состояния и функции измерения

Расширенные возможности

`y1,y2,y3,y4,y5` — Измеренная система выходные параметры
вектор

`StateTransitionFcnInputs` — Дополнительный дополнительный входной параметр к функции изменения состояния
скаляр | вектор | матрица

`Q` Изменяющаяся во времени ковариация шума процесса
скаляр | вектор | матрица

`R1,R2,R3,R4,R5` — Изменяющаяся во времени ковариация шума измерения
матрица

`Enable1,Enable2,Enable3,Enable4,Enable5` — Включите исправление предполагаемых состояний, когда результаты измерений будут доступны
скаляр

`xhat` — Предполагаемые состояния
вектор

`P` Ошибочная ковариация оценки состояния
матрица

`Функция` Имя функции изменения состояния
`myStateTransitionFcn` (значение по умолчанию) | имя функции

`Process noise` — Характеристики шума процесса
`Additive` (значение по умолчанию) | `Nonadditive`

`Ковариация` Независимая от времени ковариация шума процесса
`1` (значение по умолчанию) | скаляр | вектор | матрица

`Time-varying` — Изменяющаяся во времени ковариация шума процесса
`'off'` (значение по умолчанию) | `'on'`

`Initial state` — Оценка начального состояния
`0` (значение по умолчанию) | вектор

`Initial covariance` — Ошибочная ковариация оценки состояния
`1` (значение по умолчанию) | скаляр | вектор | матрица

`\alpha` Распространение точек сигмы
`1e-3` (значение по умолчанию) | скалярное значение между 0 и 1

`\beta` Характеристика распределенности
`2` (значение по умолчанию) | скалярное значение, больше, чем или равный 0

`\kappa` Распространение точек сигмы
`0` (значение по умолчанию) | скалярное значение между 0 и 3

`Функция` Имя функции измерения
`myMeasurementFcn` (значение по умолчанию) | имя функции

`Measurement noise` — Характеристики шума измерения
`Additive` (значение по умолчанию) | `Nonadditive`

`Ковариация` Независимая от времени ковариация шума измерения
`1` (значение по умолчанию) | матрица

`Time-varying` — Изменяющаяся во времени ковариация шума измерения
`off` (значение по умолчанию) | `on`

`Add Enable Port` — Включите исправление предполагаемых состояний только, когда результаты измерений будут доступны
`off` (значение по умолчанию) | `on`

`Use the current measurements to improve state estimates` — Выберите между исправленной или предсказанной оценкой состояния
`on` (значение по умолчанию) | `off`

`Output state estimation error covariance` — Ошибочная ковариация оценки состояния вывода
`off` (значение по умолчанию) | `on`

`Тип данных` Тип данных для параметров блоков
`double` (значение по умолчанию) | `single`

`'SampleTime'` Блокируйте шаг расчета
`1` (значение по умолчанию) | положительная скалярная величина

`Enable multirate operation` — Включите спецификацию различных шагов расчета для функций изменения состояния и измерения
`off` (значение по умолчанию) | `on`

`'SampleTime'` Изменение состояния и шаги расчета функции измерения
положительная скалярная величина

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью Simulink® Coder™.