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基于自适应卡尔曼滤波的动态系统参数估计与辨识
目录
内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2动态系统辨识概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.3卡尔曼滤波方法简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.4自适应估计技术发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
1.5本文主要工作与结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
相关理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
2.1动态系统数学模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
2.1.1状态空间表示法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
2.1.2系统噪声与测量噪声．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
2.2卡尔曼滤波基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
2.2.1卡尔曼滤波递推公式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
2.2.2卡尔曼滤波误差协方差方程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
2.3常规卡尔曼滤波局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
2.4自适应参数估计方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
2.4.1参数估计问题描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
2.4.2传统自适应方法回顾．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
基于自适应卡尔曼滤波的参数估计模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
3.1系统状态与参数分离建模．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
3.2扩展卡尔曼滤波应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
3.2.1非线性系统状态估计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
3.2.2EKF算法推导．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54
3.3自适应卡尔曼滤波算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56
3.3.1参数估计器结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58
3.3.2参数更新机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62
3.3.3噪声估计与增益自适应律．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65
3.4模型鲁棒性与收敛性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．67
系统辨识实验设计与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．68
4.1实验平台搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71
4.1.1硬件环境说明．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72
4.1.2软件实现框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．76
4.2仿真/实验对象选取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．79
4.3输入输出数据采集策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．80
4.4参数辨识算法实现细节．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．83
4.5实验数据预处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．86
实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．89
5.1仿真实验结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．90
5.1.1常规卡尔曼滤波估计效果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．92
5.
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