Подробное описание документа
Деменков Н. П.
Оценка эффективности сильного следящего ансцентного фильтра калмана с применением нечеткой модели / Деменков Н. П., Чан Динь Минь. - DOI 10.18698/2542-1468-2019-4-88-97 // Лесной вестник. - 2019. - Т. 23, № 4. -
Скачать документ
Для обеспечения лучшей гладкости оценки состояния в сильном следящем фильтре Калмана предлагается ввести субоптимальный коэффициент затухания, в котором задействован коэффициент смягчения, а для повышения устойчивости фильтра Калмана к неопределенности модели процесса в сильный следящий ансцентный фильтр Калмана, разработанный на основе комбинации ансцентного фильтра Калмана и сильного следящего фильтра Калмана, добавить фактор смягчения. Представлена зависимость матрицы субоптимального коэффициента затухания от трех параметров: априорного коэффициента, коэффициента забывания и коэффициента смягчения. Охарактеризован добавленный фактор cмягчения, используемый для улучшения гладкости оценки состояния: чем он больше, тем точнее оценка, а чем меньше значение, тем выше способность отслеживания. В традиционном сильном следящем ансцентном фильтре Калмана коэффициент cмягчения определен эмпирически и включен в весь процесс фильтрации, что приводит к потере точности во временных сегментах определения модели процесса. Рекомендуется вариант применения нечеткой модели Такаги — Сугено для настройки в режиме реального времени коэффициента смягчения при изменении динамики объекта. В результате сравнительного анализа точности исследуемых фильтров применительно к нелинейной модели установлено, что фильтр с нечеткой логической адаптивной системой обладает хорошей гладкостью оценки и наибольшей точностью.
681.5 Автоматика. Теория, методы расчета и аппаратура систем автоматического управления и регулирования. Техническая кибернетика. Техника автоматизации
Статья опубликована в следующих изданиях
Т. 23, № 4. - 2019.