Методы оценки состояния позволяют оценивать значения состояния в системах с технологическим шумом и шумом измерения. Инструменты Toolbox™ системы управления позволяют проектировать линейные стационарные и изменяющиеся во времени фильтры Калмана. Можно также оценить состояния нелинейных систем с помощью расширенных фильтров Калмана, незаметных фильтров Калмана или фильтров частиц.
Интерактивные алгоритмы оценки состояния обновляют оценки состояния системы при наличии новых данных. Можно оценить состояния системы, используя данные в реальном времени и линейные и нелинейные алгоритмы фильтра Калмана. Можно выполнить оценку состояния в режиме онлайн с помощью блоков Simulink ®, создать код C/C + + для этих блоков с помощью Simulink Coder™ и развернуть этот код на встроенной цели. Можно также выполнить оценку состояния в режиме онлайн в командной строке и развернуть код с помощью программы MATLAB ® Compiler™ или MATLAB Coder.
Выполните фильтрацию Калмана и смоделируйте систему, чтобы показать, как фильтр уменьшает погрешность измерения как для стационарных, так и для изменяющихся во времени фильтров.
Нелинейная оценка состояния с использованием неописанного фильтра Калмана и фильтра частиц
Оцените нелинейные состояния осциллятора ван дер Пол, используя алгоритм фильтра Калмана без запаха.
Проверка оценки состояния в режиме онлайн в командной строке
Проверка оценки состояния в режиме онлайн, которая выполняется с использованием расширенных и незаметных алгоритмов фильтра Калмана.
Создание кода для оценки состояния в режиме онлайн в MATLAB
Развертывание расширенных или незаметных фильтров Kalman или фильтров частиц с помощью программного обеспечения MATLAB Coder.
Расширенные и незараженные алгоритмы фильтра Калмана для оценки состояния в режиме онлайн
Описание основных алгоритмов оценки состояния нелинейных систем.
Оценка состояния с использованием изменяющегося во времени фильтра Калмана
В этом примере показано, как оценивать состояния линейных систем с помощью изменяющихся во времени фильтров Калмана в Simulink.
Оценка состояния нелинейной системы с несколькими многоскоростными датчиками
Блок расширенного фильтра Калмана используется для оценки состояния системы с несколькими датчиками, работающими с различной частотой дискретизации.
Оценка параметров и состояний в Simulink с использованием блока фильтра частиц
В этом примере показано использование блока фильтра частиц в системе управления Toolbox™.
Оценка нелинейного состояния разрушающей батарейной системы
В этом примере показано, как оценить состояния нелинейной системы с помощью нескучного фильтра Калмана в Simulink™.
Проверка оценки состояния в режиме онлайн в Simulink
Проверка оценки состояния в режиме онлайн, которая выполняется с использованием блоков Расширенный фильтр Калмана и Незаметный фильтр Калмана.
Устранение неполадок при оценке состояния в сети
Устранение неполадок при оценке состояния в режиме онлайн, выполняемой с использованием расширенных и незаметных алгоритмов фильтра Калмана.