状态估计就是基于观测和测量来确定目标运动的状态(主要是位置)。因此状态估计技术也被称为是跟踪技术。我们观测到的值并不一定就是一个目标形成的轨迹,也有可能是噪声。状态估计相是数据融合中一个重要的步骤,因为目标的观测值可能来自于多个传感器或多个数据源,数据融合的终极目标是从观测值中获得一个全局的状态估计。
4. 状态估计与决策风险 1)基于概率的方法 2)基于严格界的方法 导言:一般谈风险,都是指决策风险,而决策过程一般是从状态(或历史轨迹)到动作(依据策略选择)的映射的过程。那么,决策风险的大小会受两种因素影响:①决策的输入,即状态(轨迹,是状态和动作的序列)是否准确;②决策算法能否有效规避风险。 首先从风险的基...
状态估计方法 状态估计是指根据系统已知的输入输出信息以及其动态模型,在不完全观测的情况下对系统的当前状态进行估计的过程。状态估计在控制工程、机器人技术、信号处理等领域广泛应用。 常用的状态估计方法包括卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、粒子滤波等。其中,卡尔曼滤波广泛应用于线性模型,而扩展卡尔曼...
一种常见的状态估计方法是基于数学模型的方法。这种方法通过使用已知的系统模型和测量数据,利用数学运算来估计出系统的状态。 卡尔曼滤波器 卡尔曼滤波器是一种常用的基于数学模型的状态估计方法。它通过使用系统的动态模型和传感器的测量数据,计算出系统当前状态的最优估计。卡尔曼滤波器能够处理含有噪声和不确定性的测量...
在控制系统中,状态估计方法是控制算法的核心部分之一。状态估计是指利用系统的输入和输出数据,通过数学模型和算法推断出系统的内部状态,从而实现对系统的控制和监测。针对不同的控制系统,有多种状态估计方法可供选择。本文将探讨几种常见的状态估计方法,并比较它们的优缺点。 一、最小二乘法 最小二乘法是一种广泛...
【嵌牛导读】贝叶斯递推状态估计算法。 想常用的卡尔曼滤波(KF),扩展卡尔曼滤波(EKF),无迹卡尔曼滤波(UKF),粒子滤波(PF)都是通过不同的假设来近似最优贝叶斯滤波得到的。在贝叶斯框架下,通过动态参数的先验概率密度和观测似然函数来求解感兴趣参数的后验概率密度。其在目标定位、跟踪中得到广泛应用。
下面是一些比较常用的电池状态估计方法: 1. 电压法:这是最简单和最常见的方法之一。电压法通过测量电池的开路电压来估计其状态。电池的开路电压与其剩余容量成正比,因此可以通过比对测量值和已知电压-容量曲线来估计电池的剩余容量。 2. 电流积分法:这种方法基于电池的充放电特性。通过对电池的电流进行积分,可以得出...
答:故障诊断中的状态估计方法的基本思想是: 首先重构被控过 程的状态,通过与可测变量比较构成残差序列, 再构造适当的模型并 用统计检验法,从残差序列中把故障诊断出来。因此,这就要求系统 可观测或部分可观测,通常用各种状态观测器或滤波器进行状态估 计。结果...
Kalman滤波法是一种基于贝叶斯统计理论的状态估计方法,它通过动态模型和观测方程来估计系统的状态。Kalman滤波法考虑了系统的动态演化过程,可以更好地应对系统的非线性、时变性等问题。此外,Kalman滤波法能够通过对测量噪声和系统模型的建模,提高估计结果的精度和稳定性。然而,Kalman滤波法需要系统的动态模型和测量方程,对于...
变压器状态估计是指根据已有的变压器运行参数数据,通过使用数学建模和计算方法,对变压器的状态进行推断、估计和判断,从而实现对变压器的实时监测、故障诊断、维护管理等方面的辅助和支持。 二、方法 有功状态估计是变压器状态估计的重要内容之一。其主要方法包括电路模型、神经网络、粒子滤波等多种技术...