Discrete Time Systerdited by Mario A, Jordan and Jorge L Bustamantelished by InTecha Trine 9 51000 Rijeka CroatiaCopyright e 201All chapters are Open Ake Attribution 3
0 лиценз, който позволява копиране, произведението е надлежно цитирано Afteryork е публикувано от InTech, автоматично направете друго препоръчане или pe на тях изрично идентифицира оригиналния източник Изявленията и мненията, изразени в главите, са тези на редакторите или издателя Не носи отговорност за съдържанието, съдържащо се в публикуваните артидипредполага застраховка за лица или собственост, произтичащи от всякакви материали, инструкции, методи или идеи мениджърът на книги lvat Дизайнер на корицата Мартина Сиротимаж Авторско право Емеляно, 2010 г. Използва се под лиценз от Първа публикация на 20 март Допълнителни хартиени копия могат да бъдат получени от orders@intechweb orgTime Системи, редактирано от Mario A Jordan и Jorge L Bus8-953-307-200-5
Част 1 Дискретен филтър
Оценка на рекурсивно състояние в реално време за нелинейни дискретни динамични системи с гаусов или негаусов шум Kerim Demirbd Electronics EngineeringBulgari, 06531 ankara Много системи в реалния свят се описват по-точно от нелинейни модели след оригиналната работа на Калман (Калман, 1960; Калман Зает, 1961), който въвежда филтъра на Калман за линейни модели, продължават задълбочени изследвания върху оценката на състоянието на нелинейни модели; но все още не съществуват оптимални подходи за оценка за всички нелинейни модели, с изключение на определени модели; от друга страна в литературата са предложени различни неоптимални подходи за нелинейна оценка (Daum, 2005). Тези неоптимални подходи произвеждат някои видове приближения за нелинейни модели
Ефективността и сложността на внедряването на тези неоптимални подходи със сигурност зависят от типовете приближения, които се използват за нелинейни модели, Моделът, който влияе върху производителността на неоптималните подходи за оценка, Ефективността на подхода за минимална оценка е по-добра от другите разглеждани подходи за оценка, т.е. , ефективността на подхода за неоптимална оценка е нелинейна оценка на подхода за разширяване на серията (Sage &e Melsa, 1971) и неароматизирания филтър на Калман (UKF) приближени и детерминистично избрани точки (филтрите за частици приближават постериорни плътности чрез голям набор от избрани тегла (наречени частици) в пространството на състоянието (Arulampalam et al, 2002; Doucet et al 2001; Ristic et al, 2004), в нелинейната оценка 982: 1984; Demirbas Leondes, 1985; 1986; Demirbas, 1988; 990; 2007; 2010): смущението шумът и първоначалното състояние първо се апроксимират от първоначално състояние, чиито функции на разпределение най-добре приближават функциите на разпределение на смущаващия шум и първоначалното състояние, състоянията се квантуват и след това се използват множество тестове на хипотези за оценка на състоянието: като има предвид, че базирано на мрежа в пространството; ако пространството на състоянията не е ограничено по степен, тогава пространството на състоянията налага известно съкращаване на пространството на състоянията; и подходи за оценка на базата на мрежа за наличността на състоянието
Discrete Time Systemsturbane(k)lx(k-1)), което може да не бъде изчислено за режим на състояние, по-общ от подходи, базирани на решетка, тъй като 1)пространството на състоянието не трябва да бъде съкращавано, 2)не е необходима плътността на прехода на състоянието, 3) моделите на състоянието могат да бъдат всякакви нелинейни функции на смущаващия шум. Тази глава представя онлайн рекурсивно нелинейно филтриране на състоянието и схема за предсказване. Тази схема е предложена наскоро в (Demirbas, 2010) и се нарича df в тази глава. DF е много подходящ за оценка на състоянието, предлагаща или липсващи наблюдения, или ограничения, наложени на оценките на състоянието. Съществуват много нелинейни динамични системи, за които DF превъзхожда търсения филтър на Калман (EKF), филтър за частици с повторно вземане на проби (SIR) (който понякога се нарича bootstrap филтър) и спомагателни (asIr) който прилага смущаващия шум и първоначалното състояние, и след това представя приближение 6, показва резултати от симулация на два примера, за които DF превъзхожда филтрите за частици EKF, SIR и ASIR
Раздел 7 завършва чат2 Постановка на проблема Този раздел дефинира проблем за оценка на състоянието за нелинейни дискретни динамични системи Динамичните системи са описани bModk+1)=f(k,x(k),c(k)Модел за наблюдение, където k означава дискретния времеви индекс ; f: Rxrxr'-r е функцията за преход на състоянието; вектор на състоянието в момент k:8: RxR xRv(k)eR/ е наблюдателят в момент k(k)∈R, който е независим с известно разпределение fОсвен това се приема, че съществува рекурсивно дава предвидена стойност e(k k-1) на състоянието x(k), дадена наблюдението seAi(kk) на състоянието x(k), дадена последователността на наблюдение от момент едно до момент k, т.е. Zlished от първо сближаване на дискретното случайно квантуване на състоянието, т.е. представяне на машината за състояния, варираща в режим на състояние, и онлайн неоптимално внедряване на множество хипо3 Approxrst обсъжда приблизителен дискретен случаен вектор, който сближава произволен вектор и представя приблизителни модели на нелинейни динамични системи
Рекурсивна оценка на състоянието в реално време за нелинейни дискретни системи с Гаус-Гаус шум31Адискретни произволни векториm вектори смущаващият шум и първоначалното състояние в цялата глава; освен това, набор от equaw, който трябва да бъде удовлетворен от приблизителна дискретна случайна променлива Lapp
приблизителни дискретни случайни променливи на Gautabulatedbe m-мерен случаен вектор. Приблизителен дискретен случаен вектор с nble стойности на w, означен с wd, се определя като m-мерен дискретен случаен вектор с n възможни стойности, чиято функция на разпределение най-добре приближава функцията на разпределение на върху функциите на разпределение на всички mmf-мерни дискретни произволни вектоти n възможни стойности, които тук d е множеството от всички m-мерни дискретни произволни вектори с n възможни стойности, Fy(разпределение fudom вектор y, Fwo(a) е разпределението functionr е m-мерното евклидово пространствоAndiscrete произволна vecneral, числено, офлайн изчислено, съхранено и след това използвано за оценка. Възможните стойности на wd се означават с wdl, wand win и theobed=wdi lus случайна променлива Тогава wa е приблизително дискретна случайна променлива с n възможни стойности, чиято функция на разпределение максимизира функцията на разпределение Fn(a) на w върху функциите на разпределение на дискретни случайни променливи с n възможни (Fa)}, която функцията на грешката на разпределението (целевата функция)/(Fv(a)) е дефиниран от където d е всички дискретни произволни стойности, Fv(a) е функцията на разпределение на дискретната случайна променлива y, Fw(a) е непрекъсната случайна променлива zedR е реалната линия. Нека е дадена функцията на разпределениеFy(a) на дискретна случайна променлива y от
NTECOPEN ACCESSUBLISHERNTECH openree онлайн издания на intecBooks и списания могат да бъдат намерени на www
интехопер
съдържание Част 1 Филтър за дискретно време с или не-гаусови шумове Ali Zemouche и Mohamed Boutayeb ay 19 Системи за дискретно време wapter 3 Разпределено прогнозиране на синтез за смесени непрекъснато-дискретни линейни системи 39 Глава 4 Нови изглаждащи средства за дискретно времеapter 5 на разпределението на ковариацията на грешките ioor филтри на Калман с отпадане на пакети Глава 6 Филтриране за DiscretePart 2 Дискретно-титохастично оптимално проследяване с Previewof a Discrete tiodel folm за нелинеен дескриптор
pter 9 Контрол на изходната обратна връзка на DiscretetiSystems: Мащабиране на LMI App Глава 10 Дискретно време смесено LQR/H, проблеми с управлението 159-времеви системи със закъснения 179 Глава 12 Квадратичен D стабилизиращ задоволителен отказоустойчив контрол с ограничения на последователни системи за контрол на отношението 195d Zhang денга Част 3 Discrete-Time Adaptive Control 205Discrete-Time Adaptive Predictive Controlof Discrete-Time Multi-Agent Systems 229Chapter 15 A General Approach to Discrete-TimeAdaptive Control Systems with Perturbednned underwater vehicles28hapter 16 Stability Criterion and Stabilizationear Discrete-time SystemTime varyinhapter 17 Uncertain Discrete-Time Systems with Забавяне с перфоецификация viCastro, Andre f caldeihapter 18 Анализ на стабилността на системите Gray Discrete Time-Time Delay: Достатъчно условие 327
Chaptertable и ci Gain Анализ на Switched Lineae дескрипторни системи 33 Глава 20 Стабилна стабилизация за линейни комутирани системи с класикретно време 355 Miscel3 Неговото внедряване 363 Глава 22 AdaStep-size Order Statistic LMS базирани многоцветни системи 383 anon Глава 23 Дискретно време DynaSegmentation System 405 интерактивна диагностика на множество повреди за системи с горивни клетки PEM 425 Глава 25 Системи с дискретно време с динамика, базирана на събития Последни разработки в методите за анализ и синтез 447dgar Delgado-Eckert, Johann Reger и Klaus Schmidt
Предговор Discrete-Time systemesendmportant andd изследователска област
Цифрово-базираните изчислителни средства в областта с огромно въздействие в области като управление, обработка на сигнали, системно моделиране и свързани с тях. Този факт има принос и разработки, които са или наистина оригинални asme системи, или са огледала на техните двойници на съществуващите по-рано Тази книга се опитва да даде обхват на настоящото състояние на техниката в областта на системите с дискретно време от избрани международни изследователски групи, които са били специализирани в полевата рамка и с формален математически контекст, за да се улесни обхватът и глобалното разбиране на книгата , главите бяха групирани удобно в секции според техния афинитет в 5 значими области. Първата група Филтриране, която обхваща преди всичко дизайни на стационарни устройства, Pre. Втората е посветена на дизайна на фиксирани системи за управление (глави 7 до 2, дизайни за проследяване на контрола, устойчиво на грешки управление , Robust Control и проекти, използващи LMI-и смесени LQR/Hoo техники. Третата група включва адаптивни системи за управление (глави 13 до 15), ориентирани към особеностите на предсказуемата, децентрализирана и смутена система за управление. Четвъртата група събира произведения, които се занимават с проблеми със стабилността (глави 16 до 20 Несигурни системи с множество и променящи се във времето закъснения и превключвани линейни системи И накрая, петата група се отнася до различни приложения (Глава 21 за Титонна модулация и изравняване, Обработка на изображения, Fatnosis, Динамика, базирана на събития и Анализ на детерминистични/стохастични и
Смятаме, че приносът в книгата, който има намерение да бъде всеобхватен, разширява дискретното - със значение в тази област, смятаме също, че темите, описани тук, също така ще изглеждат основните ми тенденции през следващите години в изследователската област Марио А
Джордан и jorge L bDep, от Electrical Eng and Computers National University of the SouthArgentina