UKF与神经网络结合的非线性系统状态估计方法

"该文章主要探讨了在模型未知的情况下，如何有效地对非线性系统进行状态估计。作者提出了将不敏卡尔曼滤波（UKF）与神经网络相结合的方法，以解决一类未知模型非线性系统的状态估计问题。" 正文: 在复杂的工程应用中，往往存在许多非线性系统，它们的动态行为难以用精确的数学模型来描述。当系统模型未知时，状态估计变得尤为重要，因为它可以帮助我们理解并预测系统的运行状态，对于控制策略的设计和故障诊断具有重要意义。本文针对这一挑战，提出了一种创新的解决方案，即结合不敏卡尔曼滤波器（UKF）和神经网络。 不敏卡尔曼滤波（UKF）是一种非线性滤波方法，它通过生成一组代表状态分布的样本点（也称为“sigma点”）来近似概率密度函数，从而避免了线性化过程中的误差。UKF在处理非线性问题时表现出较高的精度和稳定性，尤其适合于状态和参数估计。 动态神经网络，如递归神经网络或时间延迟神经网络，能够捕捉系统的时间动态特性，适应非线性系统的复杂行为。在本文中，动态神经网络被用来建立非线性系统的模型，通过对历史数据的学习，网络可以逐步调整其权值，以逼近实际的系统行为。 论文的核心是将UKF与神经网络集成，实现状态和权值的同时更新。UKF不仅用于估计系统状态，还参与到神经网络的权值优化过程中，使得神经网络的输出更接近于真实系统状态。这种联合优化策略有助于提高状态估计的准确性和实时性。 作者通过两个仿真实例验证了该方法的有效性。这些例子展示了提出的估计方法能够提供良好的估计结果，而且系统状态在输出中的权重越大，其估计精度越高。这表明，对于那些对系统性能有重大影响的关键变量，该方法能提供更为精确的估计。 该研究为处理模型未知的非线性系统状态估计问题提供了一种新的途径，通过UKF和神经网络的协同工作，可以在缺乏精确模型的情况下实现高效的状态跟踪。这种方法的优越性在于其适应性强，能够应对各种非线性动态，并且在实际应用中具有广泛的潜力。未来的研究可能会进一步探索这种方法在不同领域和复杂系统中的适用性，以及如何优化神经网络结构和UKF参数以提升性能。