基于H_∞滤波的电液伺服控制系统鲁棒观测器设计

为了更好地实现电液伺服控制系统的故障诊断,提出一种新的鲁棒状态观测器的设计方法。简化电液伺服控制系统的流量非线性方程,建立系统的线性定常模型;考虑过程噪声与测量噪声,设计系统的鲁棒观测器结构;并运用H∞滤波理论确定观测器设计的性能指标,求解系统的矩阵Riccati方程,计算观测器的反馈增益矩阵。设计实例表明,该方法不仅计算简便、易于工程实现,而且能限制噪声干扰对观测误差的影响。

基于H_∞滤波的GPS/SINS组合导航系统研究

文中在对H_∞估计问题进行数学描述的基础上,建立了一种H_∞次优滤波算法的迭代方程。通过在GPS/SINS组合导航系统中的实际应用从精度、鲁棒性等指标方面对H_∞滤波和Kalman滤波算法进行比较。仿真结果表明,在理想条件下,Kalman滤波方法具有较高的精度.但是,当系统噪声和量测噪声为有色噪声时,H_∞滤波算法明显具有良好的鲁棒性能,估计精度也较高,能有效地克服Kalman滤波器存在的局限性。

一类关联时滞组合系统的H_∞滤波

针对当输入噪声为有限能量信号时的渐近稳定的线性滤波器的设计问题,基于Lyapunov稳定性理论,结合线性矩阵不等式技术,提出了一类关联时滞组合系统的H_∞滤波器的设计方案,并利用有界实引理给出了滤波器存在的一个充分条件。为了使得滤波器具有良好的稳态性能,考虑了LMI的优化问题。并将滤波器的设计问题转化为具有线性矩阵不等式约束的凸优化求解问题。通过求解一组LMI,可以得到最优滤波器。

考虑观测噪声扰动的修正H_∞滤波方法

为有效改善观测噪声方差对滤波估计精度的影响,提出了一种考虑噪声扰动的修正H_∞滤波方法.首先,在扩展H_∞滤波架构内利用无迹变换代替运算复杂的雅克比矩阵计算,并采用高斯密度近似滤波的方法来减小了观测方程线性近似误差;然后,对状态协方差矩阵的均方根进行柯西分解,采用对角元素求解的方法,降低了观测噪声的扰动误差对滤波估计精度的影响.仿真结果表明,该方法对观测噪声的扰动效应具有较强的鲁棒性.

一类存在数据丢失二维离散系统的H_∞滤波

研宄输出测量数据丢失情况下二维线性离散系统的H_∞。滤波问题.首先,将数据丢失现象描述为随机伯努利序列,在此基础上建立二维系统状态估计误差的随机动态方程.其次,定义随机意义下的二维系统均方渐近稳定性和H_∞。性能,基于线性矩阵不等式给出误差系统满足均方渐近稳定和H_∞。性能的一个充分条件,该条件可以实现滤波器参数矩阵的设计.同时,研宄结果被进一步推广到不确定二维系统.最后,通过仿真示例验证了理论结果的有效性.

Kalman与H_∞滤波算法在GPS/惯性组合导航系统中的应用研究

针对Kalman滤波及H_∞滤波的特点,分别将其应用于GPS/惯性组合导航系统中进行比较。采用位置-速度组合方式。分别在白噪声及有色噪声条件下进行滤波。通过仿真结果说明当系统模型及噪声的统计特性精确已知的情况下Kalman滤波算法可以得到较高的精度。然而当系统模型及噪声的统计特性发生变化时H_∞滤波算法明显具有良好的鲁棒性,估计精度也较高,有效地克服了Kalman滤波器存在的局限性。

H_∞滤波技术在船舶动力定位系统中的应用

在利用船舶进行海洋开发的过程中,复杂多变的环境给船舶定位造成了很大的困扰。为了保障船舶的水上作业,船舶定位技术变得越来越重要。传统的抛锚技术已经无法抵抗外界对船舶的干扰,本文引入H_∞滤波技术进行船舶动力定位系统的干扰处理,首先描述H_∞滤波,并获得其在船舶动力定位系统中的传递函数,最后将滤波技术应用于仿真实验。实验结果表明,本文算法鲁棒性强、稳定好。

连续切换LPV系统的鲁棒H_∞滤波

探究连续切换线性参数变化(LPV)系统的鲁棒H_∞滤波问题.对于整个参数变化空间,传统方法是设计单一LPV滤波器,具有较大的保守性.为此,利用多参数依赖Lyapunov函数设计了切换LPV系统的多参数依赖鲁棒H_∞滤波器,以降低设计的保守性.考虑了平均驻留时间切换逻辑,所设计的鲁棒H_∞滤波器能够确保滤波误差系统指数稳定且具有一定的H_∞扰动抑制水平.数值仿真实例验证了所提出方法的有效性.

增益随机变化随机丢包时滞系统非脆弱H_∞滤波

鉴于目前的数字控制系统是离散的,设计了一类具有无穷分布时滞、随机丢失测量的离散系统的非脆弱H_∞滤波器.为了模拟离散系统增益随机变化现象,在滤波器的增益中引入高斯分布的随机变化分量;引入无穷分布时滞,刻画网络控制系统中有限的带宽产生的影响;进一步地,考虑由伯努利分布的白序列描述的随机丢失测量现象.基于李亚普诺夫稳定性理论、随机分析技术及线性矩阵不等式(LMI)技术,得到使整个滤波器增广系统渐近稳定,同时满足性能指标的非脆弱H_∞滤波器存在的充分条件,通过半定程序方法求解滤波器增益.最后,由数值仿真说明研究的有效性.

一类H_∞线性连续时变反卷积滤波器

在反卷积框架下研究未知输入的估计问题,提出一类线性连续时变H∞反卷积滤波器.反卷积滤波器的结构等效于输出观测器和一个线性映射,该线性映射反映了未知输入与输出估计误差之间的内在联系.基于有界实引理给出了反卷积滤波器的时域设计方法和滤波器存在的充分条件.滤波器的设计参数可通过求解一个Riccati方程来构造.文中还给出了反卷积滤波的稳态解,并通过数值算例证明了所提出方法的有效性.

硅微陀螺漂移数据滤波方法研究

针对硅微陀螺测量信号特点,建立其测量信号一阶差分后的AR(2)信号模型,得到了硅微陀螺测量系统的状态方程和输出方程,根据该模型,采用鲁棒性很强的H-∞滤波方法,可以将静态漂移测量信号的标准差提高了一个数量级,动态信号的信噪比提高了6dB,大大提高了硅微陀螺的测量精度。H-∞滤波效果和实时性比小波变换要好。

一类切换线性系统鲁棒故障诊断滤波器设计

研究具有未知输入扰动的一类切换线性系统的鲁棒故障诊断滤波器设计问题。应用基于观测器的滤波器作为残差产生器,将鲁棒故障诊断滤波器的设计问题归结为H_∞滤波问题。应用线性矩阵不等式技术得到了该问题解存在的充分条件,给出了故障诊断滤波器参数矩阵的求解方法。算例验证了所提方法的有效性。

综合船桥多源导航信息融合技术研究

在配备了捷联惯导、GPS、北斗、计程仪和罗兰C等多个导航设备的综合船桥导航系统中,针对常规的无重置联邦滤波器长时间导航会引起导航精度降低和滤波器发散的问题,以及实际应用中卡尔曼滤波对系统噪声和量测噪声统计特性要求的局限性采用了局部反馈校正的无重置联邦滤波结构,设计了基于H_∞滤波的局部反馈校正无重置联邦滤波器,并将其应用于综合船桥多源导航信息融合系统中。仿真分析表明,基于H_∞滤波的局部反馈校正无重置联邦滤波器对航向角和位置的估计精度都高于常规的无重置联邦滤波器,具有更好的实际应用价值。

含有分布时滞的中立型时滞系统H_∞无偏滤波

针对含有分布时滞的中立型时滞系统的H_∞滤波问题,应用Lyapunov第二研究方法,将无偏滤波器的设计思想拓展到含有分布时滞的中立型时滞系统中来,设计含有分布时滞环节的无偏滤波器。通过对滤波误差系统的恒等变换,推导出误差系统的算子;在算子稳定的前提下,构建恰当的Lyapunov泛函;基于线性矩阵不等式技术和Schur补公式,给出使滤波误差系统渐近稳定和具有H_∞性能的充分条件。无偏条件的}I入,滤波误差系统的稳定性独立于待估计时滞系统的稳定性,可应用于临界稳定或不稳定时滞系统的状态估计。数值算例验证了该方法既可用于稳定系统的滤波器设计,也可用于不稳定系统的滤波器设计。

基于半实物仿真的组合导航系统抗侧风设计

在侧风条件下,由水平速度修正得到的航向容易受到侧滑角的影响。为了保证航向精度收敛,在卡尔曼滤波以及速度修正航向的基础上,利用MEMS陀螺短时间内精度较高以及组合导航系统在转弯过程中航向精度趋于收敛的特性,估计载体侧滑角,再用于补偿航向误差角,同时利用H_∞滤波增强了速度航向量测的鲁棒性。在半实物仿真系统中,这种侧滑角估计方法在小于10 m/s侧风条件下,俯仰、滚转角误差小于0.5°,航向角误差小于1.3°。

北斗导航在农机物联网系统中的应用研究

在农机物联网云平台基础上,提出利用卡尔曼滤波和H_∞滤波算法对北斗定位信号进行加工处理,使农业种植或者选种实验中的各项数据得到监控。主要介绍了农机物联网的整体系统框架,设计实现了双控制器控制系统,农机定位控制器实现北斗数据处理,完成JT/T808协议通信,农机终端S7-200 SMART PLC实现农机播种耕作逻辑控制。提出利用卡尔曼滤波算法处理静态北斗数据,H_∞滤波算法处理动态北斗数据,通过状态方程和节点观测方程推出预测方程,将预测方程再与节点观测方程结合推导出最优值,然后比较预测值和测量值并结合协方差精细加权修正。通过实验样机测试,结果显示改进后的算法处理静态和动态定位数据的精度均有提高,因此,整个农机物联网定位系统达到了在农业种植工作中的要求。