4: 定义状态变量:获取本段t时刻的运行工况参数X_t,并进行取平均\bar{X_t},利用模型B计算状态理变量Qs 5: 定义观测变量:获取本时段t内的流量样本Q_t,求平均值作为观测值\bar{Q_t}\ 6: 建立动态模型:利用理论流量计算模型B建立动态系统模型,并加入高斯白噪声w模型描述系统的不确定性:\frac{dX}{dt} = B*X_t+w 7: 初始化状态估计值和协方差矩阵:初始时,将状态估计值x^^设为理论计算值f(x0),协方差矩阵P设为一个较大的值x^^(0) = f(x0),P(0) = P0。 8: 预测状态:假设上一时刻的状态估计向量为x_{t-1}^^,状态转移矩阵为F,过程噪声协方差矩阵为Q,则:预测状态值:为x^^(t|t-1)=F*x^^(t-1),预测协方差矩阵:P(t|t-1)=F*P(t-1)*F^T+Q 8: 更新状态:
时间: 2024-04-03 19:34:25 浏览: 66
状态变量分析法
利用观测值\bar{Q_t}和模型预测值x^^(t|t-1)进行状态更新。观测矩阵为H,测量噪声协方差矩阵为R,卡尔曼增益为K,则更新状态值为:x^^(t|t)=x^^(t|t-1)+K*(\bar{Q_t}-H*x^^(t|t-1)),更新协方差矩阵为:P(t|t)=(I-K*H)*P(t|t-1),其中I为单位矩阵。更新后的状态向量和协方差矩阵即为当前时刻t的最优状态估计值和估计误差。
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