x00 = zeros(6*n,1); % 初始化状态向量x00为一个6n维的零向量。F_jian(:,1) = [f(:,1)]; %初始化F_jian的第一列为f的第一列。F_jian表示外部控制输入f的估计值

时间: 2024-03-27 12:40:59 浏览: 10
好的,那现在可以运行完整的代码了,以下是完整的代码: ```matlab n = 3; rho = 2.7 * 1e3; S = 0.1 * 0.01; E = 7.2 * 1e10; I = 0.1^3*0.01/12; L = 1/4; dt = 0.01; t = 0:dt:6; N = length(t); f = zeros(3*n,1); f(end-2:end) = [0,5,5]; w = normrnd(0,1e-8,6*n,1); v = normrnd(0,5e-8,3*n,1); H = [eye(3*n),zeros(3*n)]; x00 = zeros(6*n,1); Ms = 200*eye(6*n); Pb = 200*eye(3*n); F_jian(:,1) = [f(:,1)]; m = 2 * 6 * n; gamma = 0.7; for i = 2:N % 计算状态转移矩阵A和过程噪声协方差矩阵Q A = [1,dt,0,0,0,0;0,1,0,0,0,0;0,0,1,dt,0,0;0,0,0,1,0,0;0,0,0,0,1,dt;0,0,0,0,0,1]; Q = [((dt^4)/4)*E*I/L,((dt^3)/2)*E*I/L,0,0,0,0;((dt^3)/2)*E*I/L,(dt^2)*E*I/L,0,0,0,0;0,0,((dt^4)/4)*E*I/L,((dt^3)/2)*E*I/L,0,0;0,0,((dt^3)/2)*E*I/L,(dt^2)*E*I/L,0,0;0,0,0,0,((dt^4)/4)*E*I/L,((dt^3)/2)*E*I/L;0,0,0,0,((dt^3)/2)*E*I/L,(dt^2)*E*I/L]; % 计算状态转移矩阵A'和测量噪声协方差矩阵R Ap = [1,dt,0;0,1,0;0,0,1]; R = diag([((rho*S*L)/3)*v(1),((rho*S*L)/3)*v(2),((rho*S*L)/3)*v(3)]); % 计算卡尔曼增益K和估计值X K = Ms*H'*inv(H*Ms*H'+R); X = A*X + K*(H*A*X + H*w + F_jian(:,i-1)); % 更新过程噪声协方差矩阵Ms和测量噪声协方差矩阵Pb Ms = (eye(m)-K*H)*Ms*(eye(m)-K*H)' + K*R*K'; Pb = gamma*(Pb - K*H*Pb) + (1-gamma)*Q; % 更新外部控制输入的估计值F_jian F_jian(:,i) = A*F_jian(:,i-1); end disp(X); ``` 这段代码用于估计梁的状态,考虑了外部控制输入和噪声的影响。输出结果为一个6n维的向量,表示梁的状态。

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n = 3; rho = 2.7 * 1e3;%这个变量表示材料的密度。 S = 0.1 * 0.01;%这个变量表示横截面积。 E = 7.2 * 1e10;%这个变量表示杨氏模量。 I = 0.1^3*0.01/12;% (i/4)^2 * A;惯性矩 L = 1; % 1/4;%单元的长度dt = 0.01; % 定义时间步长dt t = 0:dt:6; % 定义时间序列t,从0到6,步长为dt。 N = length(t); % 计算时间序列t的长度Nf = zeros(3*n,1); %初始化外部控制输入f为一个3n维的零向量。 f(end-2:end) = [0,5,5]; % 将f的最后三个元素设置为[0,5,5]。 f = f*sin(3 * pi*t);%将f乘以sin(3 * pi*t),得到一个随时间变化的外部控制输入。w = normrnd(0,1e-8,6*n,1);%生成一个6n维的高斯白噪声w,均值为0,标准差为1e-8。 v = normrnd(0,5e-8,3*n,1);%生成一个3n维的高斯白噪声v,均值为0,标准差为5e-8。H = [eye(3*n),zeros(3*n)];%定义观测矩阵H,它是一个3n乘6n的矩阵,左边是一个3n阶单位矩阵,右边是一个全零矩阵。X = x00; %初始化X为x00。X表示估计值,与真实值x不同。 Ms = 200*eye(6*n); %初始化Ms为200倍的6n阶单位矩阵。Ms表示过程噪声协方差矩阵Q的估计值 Pb = 200*eye(3*n); %初始化Pb为200倍的3n阶单位矩阵。Pb表示测量噪声协方差矩阵R的估计值 F_jian(:,1) = [f(:,1)]; %初始化F_jian的第一列为f的第一列。F_jian表示外部控制输入f的估计值 m = 2 * 6 * n; %定义变量m,表示采样点数。 gamma = 0.7; %定义变量gamma,表示遗忘因子。以上为现有已知量,给出代码,分段输出

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