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1.
将强跟踪思想引入容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF),建立强跟踪CKF能有效克服CKF在模型不确定、状态突变等情况下,滤波性能下降的问题。通过分析现有多渐消因子计算方法,发现它们均只利用了协方差矩阵的对角线元素,并没有考虑各个状态之间的相关性,不能充分发挥多渐消因子的优势。为此,本文提出渐消因子矩阵,基于正交原理推导渐消因子矩阵的求解方法,提出多渐消因子强跟踪CKF算法。多渐消因子强跟踪CKF算法突破了传统多渐消因子为向量的限制,也不再要求渐消因子取值要大于1。仿真验证了算法具有更好的滤波精度何鲁棒性,能更好的满足工程应用的要求。 相似文献
2.
4.
本文给出了一种兼顾系统鲁棒性和暂态特性的自适应律,我们称之为增益模糊修正自适应律,分析及仿真表明,它除保持了死区修正方案相对于有界扰动的鲁棒性之外,又克服了死区修正方案及原始的积分式自适应律方案暂态品质差的问题,尤其是对一类严重欠阻尼的二阶对象,与死区修正适应方案或积分式自适应方案相比,它显著地提高了系统的暂态品质。 相似文献
5.
工业过程随机稳态优化控制算法的鲁棒性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
本文给出了一种随机稳态优化算法的灵敏度分析,讨论算法解对参数变化的关系。这些参数代表系统结构参数或噪声向量的某些数字特征. 相似文献
6.
7.
广义系统一类鲁棒观测器的设计 总被引:3,自引:0,他引:3
本文讨论了用观测器消除广义系统中由于模型误差、非线性因素、参数不确定及输入输
出噪声产生的量测误差的可能性,给出了这类鲁棒观测器的存在条件,得到了相应的算法. 相似文献
8.
9.
将变结构控制策略应用于交流伺服系统的调速和定位。仿真实验的结果表明,采用变结构控制的伺服系统响应速度快,控制精度高,对负载变化和自身参数扰动具有良好的鲁棒性,其调速和定位性能明显优于传统的控制方法。 相似文献
10.