Методы оценки состояния позволяют вам оценить значения состояний в системах с технологическим шумом и шумом измерения. Control System Toolbox™ инструменты позволяют вам проектировать линейные установившиеся и изменяющиеся во времени фильтры Калмана. Можно также оценить состояния нелинейных систем, используя расширенные фильтры Калмана, сигма-точечные фильтры Калмана или фильтры частиц.
Онлайновые алгоритмы оценки состояния обновляют оценки состояния вашей системы, когда доступны новые данные. Можно оценить состояния системы с помощью данных в реальном времени и линейных и нелинейных алгоритмов фильтра Калмана. Вы можете выполнить онлайн-оценку состояния, используя Simulink® блокирует, генерирует код C/C + + для этих блоков, используя Coder™ Simulink, и развертывает этот код на целевом процессоре. Можно также выполнить оценку состояния в командной строке и развернуть код с помощью MATLAB® Compiler™ или MATLAB Coder.
Выполните фильтрацию Калмана и моделируйте систему, чтобы показать, как фильтр уменьшает ошибку измерения как для статических, так и для изменяющихся во времени фильтров.
Оценка нелинейного состояния с использованием сигма-точечного фильтра Калмана и фильтра частиц
Оцените нелинейные состояния осциллятора Ван дер Поля, используя алгоритм сигма-точечного фильтра Калмана.
Проверьте оценку состояния в командной строке
Проверьте онлайн-оценку состояния, которая выполняется с использованием расширенных и неапробированных алгоритмов фильтра Калмана.
Сгенерируйте код для онлайн-оценки состояния в MATLAB
Развертывание расширенных или сигма-точечных фильтров Калмана или фильтров частиц с помощью программного обеспечения MATLAB Coder.
Расширенные и неароматизированные алгоритмы фильтра Калмана для онлайн-оценки состояния
Описание базовых алгоритмов оценки состояния нелинейных систем.
Оценка состояния с использованием изменяющегося во времени фильтра Калмана
Этот пример показывает, как оценить состояния линейных систем с помощью изменяющихся во времени фильтров Калмана в Simulink.
Оценка состояний нелинейной системы с несколькими, многосветными датчиками
Используйте блок Extended Kalman Filter, чтобы оценить состояния системы с несколькими датчиками, которые работают с различными частотами дискретизации.
Оценка параметра и состояния в Simulink с использованием блока фильтра частиц
Этот пример демонстрирует использование Фильтра частиц блока в Control System Toolbox™.
Оценка нелинейного состояния деградирующей системы батареи
Этот пример показывает, как оценить состояния нелинейной системы с помощью Сигма-точечного фильтра Калмана в Simulink™.
Проверьте онлайн-оценку состояния в Simulink
Проверьте онлайн-оценку состояния, которая выполняется с использованием Extended Kalman Filter и Unscented Kalman Filter блоков.
Поиск и устранение проблем с оценкой состояния в режиме онлайн
Диагностируйте проблему оценки состояния в режиме онлайн, выполненной с использованием расширенных и неапробированных алгоритмов фильтра Калмана.