Методы оценки состояния позволяют вам оценить значения состояния в системах с шумом процесса и шумом измерения. Инструменты Control System Toolbox™ позволяют вам спроектировать линейные установившиеся и изменяющиеся во времени Фильтры Калмана. Можно также оценить состояния нелинейных систем с помощью расширенных Фильтров Калмана, сигма-точечных фильтров Калмана или фильтров частиц.
Онлайновые алгоритмы оценки состояния обновляют оценки состояния вашей системы, когда новые данные доступны. Можно оценить состояния системы с помощью данных реального времени и линейных и нелинейных алгоритмов Фильтра Калмана. Можно выполнить онлайновую оценку состояния с помощью блоков Simulink®, сгенерировать код C/C++ для этих блоков с помощью Simulink Coder™ и развернуть этот код в целевой процессор. Можно также выполнить онлайновую оценку состояния в командной строке и развернуть код с помощью MATLAB® Compiler™ или MATLAB Coder.
Выполните Кальмана, фильтрующего, и симулируйте систему, чтобы показать, как фильтр уменьшает погрешность измерения и для установившихся и для изменяющихся во времени фильтров.
Нелинейная оценка состояния Используя сигма-точечный фильтр Калмана и фильтр частиц
Оцените нелинейные состояния осциллятора Ван дер Поля с помощью алгоритма сигма-точечного фильтра Калмана.
Подтвердите онлайновую оценку состояния в командной строке
Подтвердите онлайновую оценку состояния, которая выполняется с помощью расширенный и алгоритмы сигма-точечного фильтра Калмана.
Сгенерируйте код для онлайновой оценки состояния в MATLAB
Разверните сигма-точечные фильтры Калмана или фильтры частиц с помощью программного обеспечения MATLAB Coder.
Расширенный и алгоритмы сигма-точечного фильтра Калмана для онлайновой оценки состояния
Описание базовых алгоритмов для оценки состояния нелинейных систем.
Оценка состояния Используя изменяющийся во времени фильтр Калмана
В этом примере показано, как оценить состояния линейных систем с помощью изменяющихся во времени Фильтров Калмана в Simulink.
Оцените состояния нелинейной системы с несколькими, многоскоростными датчиками
Используйте блок Extended Kalman Filter, чтобы оценить состояния системы с несколькими датчиками, которые действуют на различных частотах дискретизации.
Параметр и оценка состояния в Simulink Используя блок фильтра частиц
Этот пример демонстрирует использование блока Particle Filter в Control System Toolbox™.
Нелинейная оценка состояния деградирующей системы батареи
В этом примере показано, как оценить состояния нелинейной системы с помощью Сигма-точечного фильтра Калмана в Simulink™.
Подтвердите онлайновую оценку состояния в Simulink
Подтвердите онлайновую оценку состояния, которая выполняется с помощью блоков Unscented Kalman Filter и Extended Kalman Filter.
Диагностируйте онлайновую оценку состояния
Диагностируйте выполняемое расширенное использование онлайновой оценки состояния и алгоритмы сигма-точечного фильтра Калмана.