kalman
Diseñar un filtro de Kalman para la estimación de estados
Sintaxis
Descripción
[
crea un filtro de Kalman dado el modelo de planta kalmf
,L
,P
] = kalman(sys
,Q
,R
,N
)sys
y de los datos de covarianza de ruido Q
, R
y N
. La función calcula un filtro de Kalman para utilizar en un estimador de Kalman con la configuración que se muestra en el siguiente diagrama.
Puede generar el modelo sys
con las entradas conocidas u y las entradas de ruido blanco de proceso w, de forma que w consta de las últimas Nw entradas en sys
. La salida de la planta "verdadera" yt consta de todas las salidas de sys
. También puede proporcionar los datos de covarianza de ruido Q
, R
y N
. El filtro de Kalman devuelto kalmf
es un modelo de espacio de estados que toma las entradas conocidas u y las mediciones con ruido y, y genera una estimación de la salida de la planta verdadera y una estimación de los estados de la planta. kalman
también devuelve las ganancias de Kalman L
y la matriz de covarianzas de error de estado estacionario P
.
[
calcula un filtro de Kalman cuando existe una de las siguientes condiciones o ambas.kalmf
,L
,P
] = kalman(sys
,Q
,R
,N
,sensors
,known
)
No se miden todas las salidas de
sys
.Las entradas de perturbación w no son las últimas entradas de
sys
.
El vector índice sensors
especifica qué salidas de sys
se miden. Estas salidas generan y. El vector índice known
especifica qué entradas son conocidas (determinístico). Las entradas conocidas generan u. El comando kalman
toma las entradas restantes de sys
como entradas estocásticas w.
[
especifica el tipo de estimador para un valor kalmf
,L
,P
,Mx
,Z
,My
] = kalman(___,type
)sys
en tiempo discreto.
type = 'current'
: calcula las estimaciones de salida y las estimaciones de estado utilizando todas las mediciones disponibles hasta .type = 'delayed'
: calcula las estimaciones de salida y las estimaciones de estado utilizando solo las mediciones hasta . El estimador con retardo es más fácil de implementar dentro de los lazos de control.
Puede utilizar el argumento de entrada type
con cualquiera de las combinaciones de argumentos de entrada anteriores.
Ejemplos
Argumentos de entrada
Argumentos de salida
Limitaciones
Los datos de la planta y de ruido deben satisfacer:
(C,A) es detectable, donde:
y , donde
no tiene ningún modo no controlable en el eje imaginario en tiempo continuo, o en el círculo unitario en tiempo discreto.
Algoritmos
Historial de versiones
Introducido antes de R2006a