非线性非方广义系统降阶Kalman状态估值器  

Reduced order Kalman state estimators for nonlinear non-square descriptor systems

作　　者：田行伟[1] 石莹[2] 高阳[1] 蒋函彤 王子宁[1] 

机构地区：[1]哈尔滨学院工学院,哈尔滨150086 [2]黑龙江大学电子工程学院,哈尔滨150080

出　　处：《黑龙江大学工程学报》2016年第2期72-78,共7页Journal of Engineering of Heilongjiang University

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61174139);哈尔滨学院学生科研项目(HXS2015-0011)

摘　　要：利用Taylor级数展开法将非线性非方广义系统线性化,再利用奇异值分解方法将线性化后的非方广义系统降阶为等价正常系统;基于Kalman滤波理论,得到非线性非方广义系统Kalman状态预报器和滤波器。并给出了数值Matlab仿真算例,验证了所提方法的有效性。Taylor series expansion is used to making the nonlinear non-square descriptor systems to be linearized , then using singular value decomposition method to reduced a normal system .Basing on Kalman filtering theory , the state Kalman filter and predictor for the nonlinear non-square descriptor systems are presented .The simulation example is given to show the correctness and effectiveness of the proposed algorithm .

关 键 词：非方广义系统 KALMAN滤波 奇异值分解 Taylor级数展开 

分 类 号：TP274.2[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]