论文摘要
实际工程应用中,预测动态系统的状态通常是一类比较重要的问题。卡尔曼滤波器已经被证明是处理该类问题的一个有效的工具。在系统特性能够较好把握的前提下,卡尔曼滤波器的预测准确性很大程度上取决于测量噪声协方差矩阵R的实时取值情况。但由于工作状况的各种不确定性,使得R矩阵的值会持续地受到不确定的干扰,从而极大地影响了卡尔曼滤波器的工作性能。针对上述问题,考虑到变论域自适应模糊逻辑系统的独特优点,提出了一种基于变论域自适应模糊逻辑系统动态实时调整R矩阵的方法。通过对滤波新息序列的实时监测,利用其实际值与理论值之间的偏差,采用变论域自适应模糊逻辑系统动态地对卡尔曼滤波器进行实时调整,通过仿真算例,验证了此种方法的优越性。应用此方法,在提高卡尔曼滤波器的预测精度的同时,也简化了模糊逻辑系统的设计,从而为更加方便、有效地应用卡尔曼滤波器提供了一种新的思路。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 秦力舒,李洪兴,孙一
关键词: 模糊逻辑系统,变论域,卡尔曼滤波器
来源: 模糊系统与数学 2019年02期
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技
专业: 数学,无线电电子学
单位: 大连理工大学电子信息与电气工程学部控制科学与工程学院,大连大学机械工程学院,南京金龙客车制造有限公司
基金: 国家自然科学基金资助项目(51275061,61672121)
分类号: TN713;O159
页码: 155-165
总页数: 11
文件大小: 1755K
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