Lataa esitys
Esittely latautuu. Ole hyvä ja odota
JulkaistuLeo Virtanen Muutettu yli 9 vuotta sitten
1
AS-84.161, Automaation signaalinkäsittelymenetelmät Laskuharjoitus 3
Kalman-suodin AS , Automaation signaalinkäsittelymenetelmät Laskuharjoitus 3
2
Ideaalisen prosessin tilamalli
u B + y + A x C
3
Prosessin ja mittauksen kohina
Häiriöt oletetaan nollakeskiarvoisiksi ja niiden kovarianssifunktiot tunnetuiksi:
4
Kalman-suodin Prosessin sisäisen tilan estimointi
Mittausten tarkentaminen
5
Kalman-suodin y u Prosessi + - B C K + + A + + C k
A-priori-tieto x(k|k-1) k A-posteriori-tieto x(k|k)
6
Tilan ennakointi malliyhtälöllä
u Prosessi + - B C K + + A + + C
7
Todellisen ja estimoidun mittaus-vektorin ero
y u Prosessi + - B C K + + A + + C
8
Tilaestimaatin päivitys
u Prosessi + - B C K + + A + + C
9
Estimoitu mittausvektori
y u Prosessi + - B C K + + A + + C
10
Estimaattorin vahvistus
y u Prosessi + - B C K + + A + + C Vahvistus K määrittää, kuinka paljon paino-tetaan mittausta ja kuinka paljon estimaattia Riippuu mittauksen ja estimaatin luotettavuudesta
11
Estimointivirheen kovarianssi
Jokaisella kierroksella estimoidaan tilan estimointivirheen kovarianssia P Ennakointi Päivitys Estimaattorin vahvistus K lasketaan P:n avulla jokaisella kierroksella
12
Kalman-suotimen kaavat
Tilan ennakointi seuraavaan mittaushetkeen malliyhtälöllä: Tilan estimointivirheen kovarianssimatriisi (ennakointi): Estimaattorin vahvistus: Tilaestimaatin päivitys: Tilan estimointivirheen kovarianssimatriisi (päivitys)
13
Vahvistuksen laskeminen
Usein A, B, C, Q ja R ovat vakioita ajan suhteen Estimointivirheen kovarianssi voidaan laskea Riccatin yhtälöllä
14
Tilan ennakointi seuraavaan mittaushetkeen malliyhtälöllä:
Tilan estimointivirheen kovarianssimatriisi (ennakointi): Estimaattorin vahvistus: Tilaestimaatin päivitys: Tilan estimointivirheen kovarianssimatriisi (päivitys) Riccatin yhtälö
Samankaltaiset esitykset
© 2024 SlidePlayer.fi Inc.
All rights reserved.