自適應魯棒濾波算法研究及其在發(fā)酵過程中的應用.pdf

1、非線性濾波算法廣泛應用于飛行器制導、目標跟蹤和過程狀態(tài)估計等科學研究與工程應用領域，隨著理論研究的深入與工程技術的進步，迫切需要具有較好濾波性能的非線性濾波算法。傳統(tǒng)的非線性濾波要求準確的系統(tǒng)數(shù)學模型和已知的噪聲統(tǒng)計特性，且算法魯棒性較差，濾波過程易受非線性系統(tǒng)模型不確定性或噪聲的影響，從而導致濾波穩(wěn)定性降低、發(fā)散甚至算法失效;發(fā)酵過程是一個復雜的典型的非線性過程，自適應魯棒濾波算法是實現(xiàn)發(fā)酵過程狀態(tài)估計的關鍵。因此，研究自適應魯棒濾波

2、算法及其在發(fā)酵過程中的應用具有重要的理論意義和工程實用價值。
　　 本文在研究分析各非線性濾波算法性能和濾波中自適應魯棒技術的基礎上，提出了一種自適應強跟蹤平方根容積卡爾曼濾波算法(ASTSCKF)，該算法引入用于平方根容積卡爾曼濾波(SCKF)的強跟蹤漸消因子，增強了算法的魯棒性;同時結(jié)合了次優(yōu)有偏噪聲統(tǒng)計估計器使算法具有應對噪聲的自適應能力;在此基礎上，提出了一種SCKF算法對噪聲統(tǒng)計特性的自適應估計方法，該方法基于極大后驗

3、估計(MAP)原理，給出用于SCKF下的次優(yōu)無偏MAP噪聲統(tǒng)計估計器，實現(xiàn)了濾波過程的系統(tǒng)噪聲統(tǒng)計特性的無偏估計;基于經(jīng)驗模態(tài)分解(EMD)算法，實現(xiàn)了濾波過程量測噪聲統(tǒng)計特性的準確估計。最后將自適應魯棒濾波算法應用于發(fā)酵過程的狀態(tài)估計中。
　　 實驗測試結(jié)果表明，所提出的ASTSCKF算法具有較強的魯棒性和應對噪聲的自適應能力，能有效解決濾波算法在非線性系統(tǒng)模型不確定性和噪聲統(tǒng)計時變未知等導致非線性濾波性能下降甚至算法失效的問