StateOutputEstimator

StateOutputEstimator[ssm,l]

构建 StateSpaceModel ssm 的估值器，估值器增益矩阵为 l.

StateOutputEstimator[{ssm,sensors},l]

只将 sensors 作为 ssm 的测量使用.

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

将 dinputs 指定为 ssm 的确定性输入.

更多信息和选项

  • 标准状态空间模型 ssm 可以以 StateSpaceModel[{a,b,c,d}] 给出，其中 a、b、c 和 d 表示连续时间或者离散时间系统中的状态、输入、输出和传递矩阵：
  • 连续时间系统
    离散时间系统
  • 在连续时间或者离散时间下，描述器状态空间模型 ssm 可以按 StateSpaceModel[{a,b,c,d,e}] 给出：
  • 连续时间系统
    离散时间系统
  • StateOutputEstimator 也接受由 AffineStateSpaceModel 和 NonlinearStateSpaceModel 指定的非线性系统.
  • 对非线性系统，当构建估值器时要考虑状态的动作值和输入变量.
  • 输入 可以包括随机输入 和确定性输入 .
  • 参数 dinputs 是整数列表，指定 中 的位置.
  • 输出 可以包括测量 和其他输出.
  • 参数 sensors 是整数列表，指定 中 的位置.
  • StateOutputEstimator[ssm,l] 等价于 StateOutputEstimator[{ssm,All,All},l].
  • 估值器增益 l 可以使用 EstimatorGains、LQEstimatorGains 或者 DiscreteLQEstimatorGains 计算.
  • StateOutputEstimator[ssm,LQEstimatorGains[ssm,…],…] 给出 Kalman 估值器.
  • StateOutputEstimator[ssm,EstimatorGains[ssm,…],…] 给出 Luenberger 估值器.
  • StateOutputEstimator 支持 Method 选项. 可以给出下列显式设置：
  • "CurrentEstimator"构建当前估值器
    "PredictionEstimator"构建预测估值器
  • 当前估计基于到目前时刻的测量.
  • 预测估计基于到前一时刻的测量.
  • 对于连续时间系统，StateOutputEstimator 给出具有动态的估值器 . 下标为 和 的矩阵是与确定性输入 和感应器 相关联的子矩阵.
  • 离散时间系统的预测估值器具有动态 .
  • 对于离散时间系统，StateOutputEstimator[…,Method->"CurrentEstimator"] 给出具有动态的估值器 ，而当前状态估计 从当前测量 得到，为 .
  • 对于离散系统，预测增益 与当前增益 之间的关系为 .
  • 具有估值器的系统的方框图：
  • 估值器模型的输入是确定性输入 和测量 .
  • 估值器模型的输出包括估计状态 和测量 的估计.

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (3)

连续时间系统的输出和状态估值器：

在第二个输出有单位估值器增益和一个传感器的系统的估值器：

对于离散时间系统，StateOutputEstimator 组成一个离散时间估值器：

范围  (8)

具有单个被测量的输出和单个确定性输入的系统的线性估值器：

指定输入是随机的：

系统的估值器，其中所有输出都被测量，并且所有输入都是确定性的：

只有第一个输出被测量：

第一个输出被测量，并且第一个输入是随机的：

所有输出都被测量，并且所有输入都是随机的：

描述器状态空间模型的估值器：

一个对 AffineStateSpaceModel 的估值器：

用基于线性化系统计算的一组增益：

构建估值器：

计算实际量并估计响应：

画出响应：

选项  (2)

Method  (2)

默认情况下，估值器基于当前测量值：

预期估值器：

对于连续时间系统，当前和预期估计值是相等的：

应用  (1)

连续时间系统的观测器：

从一个随机初始条件开始，模拟输入为 -t 的系统：

比较每个状态和它的估计值：

比较输出：

属性和关系  (2)

StateOutputEstimator 估计系统的状态和输出：

提取状态估值器：

输出估值器：

构建离散时间系统的卡尔曼估值器：

直接使用 KalmanEstimator：

Wolfram Research (2010)，StateOutputEstimator，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/StateOutputEstimator.html （更新于 2014 年）.

文本

Wolfram Research (2010)，StateOutputEstimator，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/StateOutputEstimator.html （更新于 2014 年）.

CMS

Wolfram 语言. 2010. "StateOutputEstimator." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2014. https://reference.wolfram.com/language/ref/StateOutputEstimator.html.

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Wolfram 语言. (2010). StateOutputEstimator. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/StateOutputEstimator.html 年

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