基于信息融合狀態(tài)估計(jì)的預(yù)測(cè)控制算法.pdf

1、預(yù)測(cè)控制自20世紀(jì)70年代后期提出以來(lái)，在工業(yè)控制界已經(jīng)取得很多成功的應(yīng)用．但由于大多數(shù)工業(yè)過(guò)程都處在噪聲環(huán)境下，需要采用狀態(tài)估計(jì)的方法來(lái)濾除噪聲并得到系統(tǒng)狀態(tài)的估計(jì)值和輸出的預(yù)測(cè)值。本文針對(duì)線性時(shí)不變系統(tǒng)，當(dāng)系統(tǒng)存在噪聲干擾時(shí)，運(yùn)用信息融合Kalman濾波的方法獲得系統(tǒng)狀態(tài)的估計(jì)值和輸出的預(yù)測(cè)值，提出了基于信息融合狀態(tài)估計(jì)的預(yù)測(cè)控制問(wèn)題。主要研究?jī)?nèi)容如下： ⑴針對(duì)一類噪聲環(huán)境下的線性時(shí)不變系統(tǒng)，研究基于最優(yōu)信息融合Kalman

2、濾波的預(yù)測(cè)控制問(wèn)題．運(yùn)用線性最小方差意義下的最優(yōu)信息融合Kalman濾波方法獲得狀態(tài)估計(jì)，進(jìn)而得到輸出的N步超前預(yù)測(cè)值，最后通過(guò)最小化二次性能指標(biāo)獲得基于信息融合狀態(tài)估計(jì)的控制輸入，仿真實(shí)例驗(yàn)證了此方法的有效性。 ⑵針對(duì)一類噪聲環(huán)境下的線性時(shí)不變系統(tǒng)，研究基于標(biāo)量加權(quán)最優(yōu)信息融合Kalman濾波的預(yù)測(cè)控制問(wèn)題．運(yùn)用線性最小方差意義下的標(biāo)量加權(quán)最優(yōu)信息融合穩(wěn)態(tài)Kalman濾波方法濾除噪聲對(duì)狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)，只通過(guò)一次融合便可求得加權(quán)系

3、數(shù)，從而避免了每時(shí)刻計(jì)算加權(quán)系數(shù)，減小了計(jì)算量．仿真實(shí)例驗(yàn)證了此方法的有效性。 ⑶針對(duì)一類帶有干擾的線性時(shí)不變系統(tǒng)，研究基于標(biāo)量加權(quán)快速信息融合Kalman濾波的預(yù)測(cè)控制算法．采用的快速信息融合Kalman濾波采用標(biāo)量加權(quán)，減小了計(jì)算負(fù)擔(dān)，并且基于ARMA新息模型求濾波增益，避免了求解穩(wěn)態(tài)Riccati方程，基于Lyapunov方程求解濾波誤差方差陣和協(xié)方差陣，利用迭代法可以指數(shù)收斂速度快速求解Lyapunov方程．仿真實(shí)例說(shuō)明