Сформируйте средство оценки состояния, данное усиление средства оценки
est = estim(sys,L)
est = estim(sys,L,sensors,known)
est = estim(sys,L)
производит средство оценки состояния/выхода est
учитывая модель в пространстве состояний объекта sys
и средство оценки получает L
. Все входные параметры w sys
приняты стохастические (процесс и/или шум измерения), и все выходные параметры y измеряются. Средство оценки est
возвращен в форме пространства состояний (объект SS).
Для объекта непрерывного времени sys
уравнениями
estim
использует следующие уравнения, чтобы сгенерировать объект выходная оценка и оценка состояния , которые являются оценками y (t) =C и x (t), соответственно:
Для объекта дискретного времени sys
следующими уравнениями:
estim
уравнения средства оценки использования, похожие на тех в течение непрерывного времени, чтобы сгенерировать объект выходная оценка и оценка состояния , 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.
Векторы индекса sensors
и known
задайте который выходные параметры sys
измеряются (y), и который входные параметры sys
известны (u). Получившееся средство оценки est
, найденное использование следующих уравнений, использования и u и y, чтобы произвести выход и оценки состояния.
Считайте модель в пространстве состояний sys
с семью выходными параметрами и четырьмя входными параметрами. Предположим, что вы спроектировали 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 функцию kalman
для прямого проекта Оценки состояния фильтра Калмана.
Можно использовать функции place
(подоприте размещение шестами), или kalman
(Кальман, фильтрующий), чтобы спроектировать соответствующее средство оценки получают 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.
kalman
| place
| reg
| kalmd
| lqgreg
| ss
| ssest
(System Identification Toolbox) | predict
(System Identification Toolbox)