StateOutputEstimator

StateOutputEstimator[ssm,l]

推定器ゲイン行列 l でStateSpaceModel ssm の推定器を構築する．

StateOutputEstimator[{ssm,sensors},l]

ssm の測定値として sensors だけを使う．

StateOutputEstimator[{ssm,sensors,dinputs},l]

ssm の決定論的入力として dinputs を指定する．

詳細とオプション

  • 標準状態空間モデル ssm はStateSpaceModel[{a,b,c,d}]として与えることができる．a，b，c，d は，連続時間系あるいは離散時間系の状態，入力，出力，伝送行列を表す．
  • 連続時間系
    離散時間系
  • ディスクリプタ状態空間モデル ssm は，連続時間あるいは離散時間についてStateSpaceModel[{a,b,c,d,e}]で与えることができる．
  • 連続時間系
    離散時間系
  • StateOutputEstimatorは，AffineStateSpaceModelおよびNonlinearStateSpaceModelで指定される非線形系も許容する．
  • 非線形系については，推定器を構築する際に状態変数および入力変数の操作値が考慮される．
  • 入力 は確率論的入力 および決定論的入力 を含むことができる．
  • 引数 dinputs は における の位置を指定する整数のリストである．
  • 出力 は測定値 や他の出力を含むことができる．
  • 引数 sensors は における の位置を指定する整数のリストである．
  • StateOutputEstimator[ssm,l]はStateOutputEstimator[{ssm,All,All},l]に等しい．
  • 推定器ゲイン l はEstimatorGains，LQEstimatorGainsあるいはDiscreteLQEstimatorGainsを使って計算することができる．
  • StateOutputEstimator[ssm,LQEstimatorGains[ssm,…],…]はKalman推定器を与える．
  • StateOutputEstimator[ssm,EstimatorGains[ssm,…],…]はLuenberger推定器を与える．
  • StateOutputEstimatorはMethodオプションをサポートする．次の明示的な設定を使うことができる．
  • "CurrentEstimator"現在の推定器を構築する
    "PredictionEstimator"予測の推定器を構築する
  • 現在の推定値は現時点までの測定値に基づく．
  • 予測の推定値は前の時点までの推定値に基づく．
  • StateOutputEstimatorは連続時間系のダイナミクス の推定器を与える．下付き文字 と を含む行列は決定論的入力 と検出器 に関連した部分行列である．
  • 離散時間系の予測推定器にはダイナミクス がある．
  • 離散時間系については，StateOutputEstimator[…,Method->"CurrentEstimator"]はダイナミクス を含む推定器を与え，現在の状態推定値 は現在の測定値 から として与えられる．
  • 離散時間系については，予測ゲイン と現行ゲイン の関係は である．
  • 推定器を含む系のブロック図
  • 推定器モデルへの入力は決定論的入力 と測定値 である．
  • 推定器モデルからの出力は推定された状態 と測定推定値 からなる．

例題

すべて開くすべて閉じる

例  (3)

連続時間系の出力と状態推定器：

単位推定器ゲインがあり第2出力の位置に検出器がある系の推定器：

離散時間系に関しては，StateOutputEstimatorは離散時間推定器を組み立てる：

スコープ  (8)

1つの測定された出力と1つの決定論的入力を含む系の線形推定器：

入力が確率論的であるように指定する：

すべての出力が測定されすべての入力が決定論的である系の推定器：

最初の出力だけが測定される：

最初の出力が測定され最初の入力が確率論的である：

すべての出力が測定されすべての入力が確率論的である：

ディスクリプタ状態空間モデルの推定器：

AffineStateSpaceModelについての推定器：

線形系に基づいてゲインの集合を計算する：

推定器を構築する：

実際の応答と推定された応答を計算する：

応答をプロットする：

オプション  (2)

Method  (2)

デフォルトで，推定器は現在の測定値に基づいている：

予測推定器：

連続時間系では，現在の推定値と予測の推定値は等しい：

アプリケーション  (1)

連続時間系の観測子：

入力-tでランダムな初期条件からの系のシミュレーションを行う：

各状態とその推定値を比較する：

出力を比較する：

特性と関係  (2)

StateOutputEstimatorは系の状態と出力を推定する：

状態推定器を抽出する：

出力推定器：

離散時間系のKalman推定器を構築する：

KalmanEstimatorを直接使う：

Wolfram Research (2010), StateOutputEstimator, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/StateOutputEstimator.html （2014年に更新）.

テキスト

Wolfram Research (2010), StateOutputEstimator, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/StateOutputEstimator.html （2014年に更新）.

CMS

Wolfram Language. 2010. "StateOutputEstimator." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2014. https://reference.wolfram.com/language/ref/StateOutputEstimator.html.

APA

Wolfram Language. (2010). StateOutputEstimator. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/StateOutputEstimator.html

BibTeX

@misc{reference.wolfram_2024_stateoutputestimator, author="Wolfram Research", title="{StateOutputEstimator}", year="2014", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/StateOutputEstimator.html}", note=[Accessed: 18-November-2024 ]}

BibLaTeX

@online{reference.wolfram_2024_stateoutputestimator, organization={Wolfram Research}, title={StateOutputEstimator}, year={2014}, url={https://reference.wolfram.com/language/ref/StateOutputEstimator.html}, note=[Accessed: 18-November-2024 ]}