自適應(yīng)魯棒濾波算法研究及其在發(fā)酵過(guò)程中的應(yīng)用.pdf

1、非線性濾波算法廣泛應(yīng)用于飛行器制導(dǎo)、目標(biāo)跟蹤和過(guò)程狀態(tài)估計(jì)等科學(xué)研究與工程應(yīng)用領(lǐng)域，隨著理論研究的深入與工程技術(shù)的進(jìn)步，迫切需要具有較好濾波性能的非線性濾波算法。傳統(tǒng)的非線性濾波要求準(zhǔn)確的系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型和已知的噪聲統(tǒng)計(jì)特性，且算法魯棒性較差，濾波過(guò)程易受非線性系統(tǒng)模型不確定性或噪聲的影響，從而導(dǎo)致濾波穩(wěn)定性降低、發(fā)散甚至算法失效;發(fā)酵過(guò)程是一個(gè)復(fù)雜的典型的非線性過(guò)程，自適應(yīng)魯棒濾波算法是實(shí)現(xiàn)發(fā)酵過(guò)程狀態(tài)估計(jì)的關(guān)鍵。因此，研究自適應(yīng)魯棒濾波

2、算法及其在發(fā)酵過(guò)程中的應(yīng)用具有重要的理論意義和工程實(shí)用價(jià)值。
　　 本文在研究分析各非線性濾波算法性能和濾波中自適應(yīng)魯棒技術(shù)的基礎(chǔ)上，提出了一種自適應(yīng)強(qiáng)跟蹤平方根容積卡爾曼濾波算法(ASTSCKF)，該算法引入用于平方根容積卡爾曼濾波(SCKF)的強(qiáng)跟蹤漸消因子，增強(qiáng)了算法的魯棒性;同時(shí)結(jié)合了次優(yōu)有偏噪聲統(tǒng)計(jì)估計(jì)器使算法具有應(yīng)對(duì)噪聲的自適應(yīng)能力;在此基礎(chǔ)上，提出了一種SCKF算法對(duì)噪聲統(tǒng)計(jì)特性的自適應(yīng)估計(jì)方法，該方法基于極大后驗(yàn)

3、估計(jì)(MAP)原理，給出用于SCKF下的次優(yōu)無(wú)偏MAP噪聲統(tǒng)計(jì)估計(jì)器，實(shí)現(xiàn)了濾波過(guò)程的系統(tǒng)噪聲統(tǒng)計(jì)特性的無(wú)偏估計(jì);基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)算法，實(shí)現(xiàn)了濾波過(guò)程量測(cè)噪聲統(tǒng)計(jì)特性的準(zhǔn)確估計(jì)。最后將自適應(yīng)魯棒濾波算法應(yīng)用于發(fā)酵過(guò)程的狀態(tài)估計(jì)中。
　　 實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果表明，所提出的ASTSCKF算法具有較強(qiáng)的魯棒性和應(yīng)對(duì)噪聲的自適應(yīng)能力，能有效解決濾波算法在非線性系統(tǒng)模型不確定性和噪聲統(tǒng)計(jì)時(shí)變未知等導(dǎo)致非線性濾波性能下降甚至算法失效的問(wèn)