No abstract

В случае идентификации динамических систем при наличии шумов динамики и изме-рителя приходится опираться на некоторые алгоритмы оценивания состояния и пара-метров. Теория фильтрации, разработанная Винером и Колмогоровым, позволяет выде-лять полезный сигнал при наличии шумов, но в этом случае требуется искать решение интегрального уравнения Винера-Хопфа. В реальных задачах использование числен-ных методов при решении уравнения Винера-Хопфа представляет собой весьма слож-ную и трудоемкую процедуру. Калман и Бьюси предложили решать задачи фильтрации рекуррентными методами. Фильтр Калмана позволяет получить несмещенную оценку состояния динамической системы с минимальной дисперсией. Работу фильтра Калмана можно представить с помощью замкнутой системы управления, что приводит к его ши-рокому использованию при решении практических задач. Оценивание состояния объек-та с использованием фильтрации по Калману требует точной информации о динамиче-ских уравнениях объекта и статистиках случайных процессов. Однако в большинстве случаев точная информация об объекте не доступна, при этом, как правило, приходится иметь дело с оценками параметров динамической системы. Во многих реализациях фильтра Калмана при большой выборке данных наибольшее значение имеют прошлые измерения по сравнению с текущими данными. Такая ситуация может привести к ошибкам при оценивании состояния динамической системы. В данной работе описы-ваются этапы реализации фильтра Калмана при помощи блок-диаграмм в графической среде имитационного моделирования Simulink.Ключевые слова: идентификация, оценивание состояния, динамическая система, фильтр Калмана, обновленная последовательность, установившийся режим, непрерыв-ная фильтрация, дискретная фильтрация

No abstract

No abstract

No abstract