预测误差方差约束下的稳态离散卡尔曼滤波

在预测与滤波领域中，指标要求常常直接表现为状态分量的预测误差方差的上界形式。本文研究稳、暂态指标约束下的离散系统卡尔曼滤波问题，即设计滤波增益，使每个状态分量的预测误差方差不大于各自预先给定值，同时滤波矩阵满足给定的区域极点约束。本文给出了期望滤波增益的存在条件及其解析表达式。数值例子说明了本文设计方法的简单性与有效性。     

基于小波变换的卡尔曼滤波卫星授时方法

为了提高RNSS授时精度,提出了采用基于小波变换的卡尔曼滤波算法对用户时钟钟差,钟漂及老化率进行估计,预测出了用户时间与系统时间的差值并实时调整采样时刻的闭环授时方法.建立了用户时钟仿真模型和观测误差仿真模型,用STK软件辅助产生卫星的实时三维位置和速度,对提出的方法在某混合轨道导航系统下进行了仿真,结果表明所提出的方法有效地提高了授时精度,并保持较高的稳定度.     

基于卡尔曼滤波理论的实时行程时间预测模型

行程时间预测是交通流诱导系统研究的一项重要内容．在分析各种行程时间预测方法的基础上,本文利用卡尔曼滤波理论建立了行程时间预测模型, 利用实测的交通流量预测几个时段后的路段行程时间, 进而预测路径行程时间．文中利用三种方法预测行程时间并对结果进行了分析     

捷联惯导系统初始对准的SVM自适应Kalman滤波算法

作为捷联惯导系统初始对准关键技术的Kalman滤波要求事先精确已知系统及量测噪声的统计特性,当在滤波过程中这些特性改变时,滤波器性能将会降低甚至发散,针对这一问题采用了一种支持向量机(SVM)自适应Kalman滤波(SVMAKF)算法,根据协方差匹配技术应用支持向量机来动态调谐量测噪声方差阵R,当量测噪声随时间改变时,SVMAKF可以实时的估计出准确的噪声方差阵,这就降低了系统对量测噪声先验统计特性的依赖性,能够改善kalman滤波器的状态估计效果.基于SVMAKF的捷联惯导系统初始对准计算机仿真结果表明在滤波精度和滤波器鲁棒性上,SVMAKF都有比传统Kalman滤波器好的表现.     

PEAK COVARIANCE STABILITY OF A RANDOM RICCATI EQUATION ARISING FROM KALMAN FILTERING WITH OBSERVATION LOSSES

We consider the stability of a random Riccati equation with a Markovian binary jump coefficient. More specifically, we are concerned with the boundedness of the solution of a random Riccati difference equation arising from Kalman filtering with measurement losses. A sufficient condition for the peak covariance stability is obtained which has a simpler form and is shown to be less conservative in some cases than a very recent result in existing literature. Furthermore, we show that a known sufficient condition is also necessary when the observability index equals one.     

Generalized reliability measures of Kalman filtering for precise point positioning

To deal with the adverse influence of model failures on Kalman filtering (KF) estimation, it is necessary to investigate the generalized reliability theory, including the model failure detection and identification method as well as the separability and reliability theories. Although the generalized reliability theory for the least square has been discussed for many decades, the generalized reliability theory of KF is not widely discussed. Compared with the least square, KF includes not only the measurement model, but also the dynamic model. In KF, the predicted value of the state parameters from the dynamic model is considered as pseudomeasurements and combined with the observed measurements to compose the form of the least square. According to the reliability of the least square, the generalized reliability of KF is derived. Then, the dynamic model failure of precise point positioning is simulated to demonstrate the usage of the generalized reliability theory. The results show that the adverse influence of the dynamic model failure is more severe than that of the measurement model. Moreover, it is recommended that the model failure identification should always be used even if the overall model test passes. It is shown that the derived generalized reliability measures are suitable for the generalized KF estimation.     

用于组合测姿的Kalman渐消因子自适应估计算法

提出了适用于姿态测量的Kalman滤波渐消因子自适应估计算法,滤波中采用序贯处理的方法计算出每个量测量对应的渐消因子,在位置速度组合导航系统中,只有位置、速度的误差状态是直接可观测的,用序贯滤波处理计算得到的渐消因子对协方差阵中对应于位置和速度误差状态的对角元素进行自适应控制,抑制滤波发散,提高位置、速度和姿态的测量精度。半实物仿真表明,与原来的算法相比,修改后的方法不仅能够提供高精度位置、速度信息,而且还可以提供高精度姿态信息,其中航向误差在0.08°以下,俯仰和横滚误差在0.02°左右。     

具有纯滞后的皮带配料系统控制器设计与应用

介绍了大间隔采样积分控制方法在具有纯滞后特性的皮带配料系统中的应用,讨论了在实际应用中需要考虑的几个问题.理论分析和仿真结果表明本文所介绍的方法具有不需精确对象模型、对滞后时间参数具有一定鲁棒性等特点.金川选矿厂皮带配料系统的实验数据也表明了本方法的有效性.     

具有估计误差方差约束的连续时间卡尔曼滤波新方法

在状态估计应用领域。指标要求常常表现为估计误差稳态方差的上界形式。本文考虑连续系统在动态特性及稳态误差方差约束下的卡尔曼滤波问题，即设计滤波增益，使滤波矩阵具有给定的稳定裕度，同时各状态分量的估计误差稳态方差不大于各自预先给定值。基于代表方法，文中给出了期望滤波增益的存在条件及其解析表达式，并提供了说明性的数值算例。     

基于现场总线的电力企业生产过程实时监控系统

本文在湛江电厂生产过程实时监控系统设计的基础上,介绍了作为控制系统最新发展潮流的现场总线技术。并在应用需要调研的基础上,给出了湛江电厂的生产过程实时监控系统设计方案。     

基于TS模糊模型的热工过程建模方法

热工过程对象通常具有复杂的动态特性和非线性、强耦合、不确定性等特征,从而使得常规建模方法难以取得满意的效果,因此提出一种改进型TS模糊模型在线建模方法。此建模方法基于以下思想,首先提出基于中心粒群算法的截集模糊C-均值聚类算法并对TS模糊模型进行模型结构离线辨识,确定模型的结构和前件部分参数的初始值;然后应用解耦扩展卡尔曼滤波算法进行后件参数在线辨识,同时对前件辨识结果进行精确修正。最后,对煤气炉、500MW机组及气化炉等热工过程进行仿真计算表明本方法具有精度高、计算量小等优点。     

An Adaptive Simulation Algorithm Based on Fuzzy Stiffness Recognition and Its Application to Power Station Simulation

ＡｎＡｄａｐｔｉｖｅＳｉｍｕｌａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＦｕｚｚｙＳｔｉｆｎｅｓＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｎｄＩｔｓＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｔｏＰｏｗｅｒＳｔａｔｉｏｎＳｉｍｕｌａｔｉｏｎＷａｎｇＲｕｉｆａｎｇＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＤｅｐａ...     

基于时间约束的多源多品种配送系统模型及一种启发式算法

配送系统设计时,除了使系统的总费用最小外,还要满足各需求点对配送时间的要求。在说明了建模的假设条件后,建立了考虑时间约束的多源多品种配送系统模型,并根据模型的特殊结构开发了相应的启发式算法,最后用实际调研的数据作为算例对模型进行了数值演算。     

大规模含整变量多目标决策基于目标期望水平的交互式分解协调方法

针对具有块角结构的大规模含整变量多目标决策问题提出了一种基于目标期望水平的交互多分解协调方法。该方法利用目标期望水平实现交互决策过程。利用拉格朗日分解对偶方法进行分解协协调。文中定义了若干概念，证明了若干定理，给出了交互决策的具体步骤，并对软件实现作了说明.