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1.
针对噪声环境下的线性时不变系统,给出了基于最优信息融合卡尔曼滤波的预测控制算法.运用线性最小方差意义下的最优信息融合卡尔曼滤波方法获得状态估计,进而得到输出的N步超前预测值,最后通过最小化二次性能指标获得基于信息融合状态估计的控制输入.仿真实例验证了算法的有效性. 相似文献
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本文设计了一种新型的多变量预测控制器,该算法基于人间模型求解,并且在目标函数中考虑了输出增量的加权,因而极大地增加了其适用范围。 相似文献
3.
多传感器按对角阵加权信息融合Kalman滤波器 总被引:2,自引:1,他引:1
在按对角阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了多传感器按对角阵加权信息融合稳态Kalman滤波器,它等价于关于状态分量的按标量加权信息融合Kalman滤波器,与按矩阵加权信息融合Kalman滤波器相比,可明显减小计算负担,便于实时应用。一个雷达跟踪的仿真例子说明了其有效性。 相似文献
4.
将多传感器对某一状态的测量结果分组,针对每组测量变量的算术平均值,依据极大似然原理,提出了多传感器分组加权融合算法。通过对各组传感器测量值的方差进行估计,从而对每组传感器测量平均值的权值进行合理的分配,解决了在传感器和环境干扰未知情况下,加权融合算法中权系数如何确定的问题。 相似文献
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多传感器线性最小方差最优信息融合估计准则 总被引:18,自引:6,他引:12
用Lagrange乘数法和矩阵微分运算,分别提出了按矩阵加权、按标量加权和各分量按标量加权的三种线性最小方差信息融合估计准则,其中考虑了估计误差之间的相关性,推广和发展了现有文献的结果。文中比较了三种融合估计的精度和计算负担,可应用于信息融合状态或信号最优估计。 相似文献
6.
广义系统多传感器信息融合降阶状态估值器 总被引:5,自引:5,他引:5
对于带多传感器的广义线性离散随机系统,基于奇异值分解,将其化为等价的两个降阶多传感器子系统。应用Kalman滤波方法,在线性最小方差最优加权融合准则下,提出了最优加权融合降阶稳态广义Kalman估值器。可统一处理融合滤波、平滑和预报问题,可减少计算负担和改善局部估计精度。为了计算最优加权,提出了局部估计误差方差阵和互协方差阵的计算公式。 相似文献
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针对噪声环境下输入带有约束的系统,传统的方法要处理一个二次规划问题.本文提出用最小化无约束二次性能指标得到的输入控制量的加权和代替该时刻的输入作用于系统.用这种方法将不存在不可行问题,使得控制输入的振荡范围减小,能大大减小违反约束的机率.仿真结果证明了算法的有效性. 相似文献
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多传感器分组加权融合算法研究 总被引:7,自引:0,他引:7
将多传感器对某一状态的测量结果分组 ,针对每组测量变量的算术平均值 ,依据极大似然原理 ,提出了多传感器分组加权融合算法 .通过对各组传感器测量值的方差进行估计 ,从而对每组传感器测量平均值的权值进行合理的分配 ,解决了在传感器和环境干扰未知情况下 ,加权融合算法中权系数如何确定的问题 相似文献
9.
在未来战争中,制信息权的争夺将在很大程度上取决和依赖于各类传感器设备。战场指挥官和战斗人员所获得的信息将不再来自于单个传感器,而是来源于多个传感器。因此,多传感器信息融合技术迅速发展起来。本文主要阐述了多传感器信息融合技术的概念、基本原理和功能模型。 相似文献
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同类多传感器自适应加权估计的数据级融合算法研究 总被引:12,自引:0,他引:12
针对同类多传感器测量中含有的噪声,提出了多传感器数据自适应加权融合估计算法,该算法不要求知道传感器测量数据的任何先验知识,依据估计的各传感器的方差的变化,及时调整参与融合的各传感器的权系数,使融合系统的均方误差始终最小,并在理论上证明了该估计算法的线性无偏最小方差性.仿真结果表明了本算法的有效性,其融合结果在精度、容错性方面均优于传统的平均值估计算法. 相似文献
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付华 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》2004,23(6):790-792
针对智能仪表多传感器系统中存在的信息处理复杂、不可靠等问题,提出了利用智能仪表中的多传感器信息资源,融合多传感器信息,提高智能仪表检测精度和可靠性的方法。结合矿井瓦斯监测、井下煤的自燃监测等实例,介绍了智能仪表中多传感器信息融合的模式,以及智能仪表研究设计中应注意的问题。将多传感器信息融合技术应用于智能仪表之中,可大大提高智能仪器仪表的精度、可靠性和容错能力。 相似文献
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《云南民族大学学报(自然科学版)》2016,(1):75-80
数据融合技术是无线传感器网络的一个关键的技术,能减少传感器的传输量,从而明显提高网络的感知性能,延长网络生命周期,减少时间延迟.多传感器的数据融合可以获得比单一传感器更多,更准确的信息.针对从含有噪声的测量数据中估计出监测变量,对自适应加权融合算法进行改进,基于信任度方法对测量数据进行数据预处理,然后基于神经网络误差修正的方法实现各传感器权重的自适应匹配,从而得到较为准确的估计值.通过对比仿真实验,本文算法的融合结果在精度、容错性方面均优于均值估计算法和自适应加权融合算法;能够更好地适应当今大数据环境下对数据精确度的要求. 相似文献
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针对旋转导向钻井稳定平台存在的摩擦问题,提出了将增广状态空间模型与模型预测控制相结合的稳定平台离散预测控制算法,以提高平台系统的控制精度和稳定性.建立了带摩擦的稳定平台广义被控对象的数学模型,以增广形式的状态空间模型为基础,结合滚动时域控制原则,通过对稳定平台离散模型的状态空间形式进行增广变换,设计了增广状态空间模型下的预测控制器.仿真结果表明,稳定平台预测控制系统保证了钻井工程对控制精度和动态特性的要求,并且对有摩擦干扰力矩及模型参数摄动具有较强的鲁棒性. 相似文献
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首先提出了一种同时具有计算量小和工作域大等优点的非线性预测控制算法,该算法的这些优点是由于在基于可行解的非线性预测控制算法中结合了多模型方法;然后证明了该算法的稳定性并分析了它的特点;最后用一个连续搅拌水箱反应器的例子说明了该方法的有效性. 相似文献
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基于亮度统一的加权融合图像拼接算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对智能车安检系统图像快速拼接容易出现鬼影现象,本文提出一种新的图像拼接算法。首先使用SURF算法提取特征点,然后对特征点匹配并变换图像,最后使用非线性加权融合算法融合重合区域,对重合区域边界部分设置的权重变化小,而中心部分的权重变化大,达到图像间快速平滑过渡的效果。另外,针对图像亮度不同导致的拼接结果的整体亮度不够平滑,引入亮度统一过程,将图像进行空间转换,在lαβ颜色空间完成亮度变换操作。该算法能够有效地消除拼缝及鬼影现象,并保证了图像亮度的一致性,仿真实验验证了算法的有效性。 相似文献
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加热炉支管温度平衡系统是一个多变量、非线性、强耦合的复杂过程,当应用传统预测控制方法时,控制量的获得需要在线求解一个多变量、多约束的非线性规划问题,传统非线性规划方法求解该类问题时易收敛到非法解或局部极小。针对上述问题提出一种基于差分进化(differential evolution,DE)算法的预测控制,使用DE算法在线求解涉及的优化问题获得控制量。为了验证方法的有效性,对基于DE算法的预测控制器进行了仿真研究。仿真结果表明,所提出的方法有着很好的跟踪性能,并且对干扰有较强的鲁棒性,提高了系统的控制效果。 相似文献
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矿井瓦斯监测多传感器信息融合模型 总被引:5,自引:1,他引:5
分析了矿井瓦斯监测中存在的对传感器的影响因素多等单个传感器本身所不能解决的问题,提出了利用多传感器信息融合技术来增加系统的信息利用率、提高整个系统的精度、可靠性和容错能力的方法。在讨论矿井瓦斯监测的信息源的基础上,确定了瓦斯监测多传感器信息融合的结构模式,利用状态空间方法对此结构模式进行了描述,建立了瓦斯监测系统多传感器信息融合的状态空间模型。采用人工智能方法,建立了多传感器信息融合的模糊神经网络算法模型,实验结果表明,该模型是有效的。 相似文献
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在介绍等离子体室内空气净化方法的基础上,设计一种基于多传感器信息融合的智能控制等离子空气清净机,并将单传感器决策结果与多传感器信息融合决策结果进行比较.结果表明,多传感器信息融合具有优越性. 相似文献