Теоретические основы автоматизированного управления. Файзрахманов Р.А - 81 стр.

UptoLike

81
Затем составляем линеаризованное уравнение типа (15.7):
)()t(Fm(t)
)(
Н
tVf
dt
td
Н
+Δ+Λ=
Λ
λ
, 0)(
0
=
Λ
t ,
которое в совокупности с уравнением
0
)(
=
Δ
dt
tFd
;
FtF
Δ
=
Δ
)(
0
образует систему 2-го порядка.
Записываем её через расширенный вектор состояния и определяем уравне-
ния для него
Λ
Λ
=Λ
F
t
t
)(
)(
~
;
)()(
~
)(
~
)(
~
)(
0
1
)t(
~
00
)(
)(
~
tVtDttFtV
tmf
dt
td
Н
Н
+Λ=
+Λ
=
Λ
λ
;
;
0
)(
~
0
Δ
=Λ
F
t
[
]
)()(
~
)(
~
)()(
~
01)( tWttRtWttX +Λ=+Λ= .
Соотношения типа (15.11) – (15.13) определяют алгоритм обработки ре-
зультатов наблюдений для получения оптимальной оценки вектора )(
~
tΛ :
Δ
Λ
=
)(
ˆ
)(
ˆ
)(
tF
t
tY ;
[]
Δ
Λ
+
+
Δ
Λ
=
υ
λ
)(
ˆ
)(
ˆ
01)(),(
0
1
)(
ˆ
)(
ˆ
00
)(
)(
tF
t
tXttam
tF
t
tmf
dt
tdY
Н
Н
.
Матрица передачи Калмана
[]
0
1
01)(),(
n
tPtta = .
Матрица ковариаций ошибки
=
ΔλΔ
Δλλ
)()(
)()(
)(
tDtK
tKtD
tP
FF
F
eee
eee
;
=
f
D
tP
0
00
)(
0
;
[] []
01
0
1
)(01
1
0
1
)(
0)(
0
)()(
00
)(
)(
0
Н
ltP
n
tP
tm
f
tPtP
tmf
dt
tdP
Н
Н
Н
+
+
=
λ
λ
.
Затем составляем линеаризованное уравнение типа (15.7):
                        dΛ (t )
                                = f Н Λ (t) + ΔFm λН ( t ) + V (t ) , Λ(t 0 ) = 0 ,
                         dt
которое в совокупности с уравнением
                                    dΔF (t )
                                             = 0 ; ΔF (t 0 ) = ΔF
                                      dt
образует систему 2-го порядка.
Записываем её через расширенный вектор состояния и определяем уравне-
ния для него
                               ~       ⎡Λ (t )⎤
                               Λ(t ) = ⎢      ⎥;
                                       ⎣ ΛF ⎦
                ~
               dΛ (t ) ⎡ f Н      mλН (t )⎤ ~         ⎡1⎤         ~ ~            ~
                      =⎢                  ⎥ Λ ( t ) + ⎢0⎥V (t ) = F (t )Λ (t ) + D(t )V (t ) ;
                dt     ⎣0           0 ⎦               ⎣ ⎦
               ~         ⎡ 0 ⎤                    ~                ~ ~
               Λ(t 0 ) = ⎢ ⎥;       X (t ) = [1 0]Λ(t ) + W (t ) = R (t )Λ(t ) + W (t ) .
                         ⎣ΔF ⎦
Соотношения типа (15.11) – (15.13) определяют алгоритм обработки ре-
                                                              ~
зультатов наблюдений для получения оптимальной оценки вектора Λ (t ) :
                                                    ⎡Λ ˆ (t ) ⎤
                                           Y (t ) = ⎢          ⎥;
                                                    ⎣ ΔFˆ (t ) ⎦

        dY (t ) ⎡ f Н                  ˆ (t ) ⎤ ⎡1⎤
                           mλН (t )⎤ ⎡ Λ                           ⎡                 ⎡Λˆ (t ) ⎤ ⎤
               =⎢                  ⎥⎢          +    m
                                              ⎥ ⎢ ⎥ υ + a (t , t ) ⎢  X (t ) − [1 0 ]⎢ ˆ ⎥⎥ .
         dt     ⎣0           0 ⎦ ⎣ΔFˆ (t )⎦ ⎣0⎦                    ⎣⎢                ⎣ΔF (t )⎦ ⎦⎥

     Матрица передачи Калмана
                                                                      1
                                      a (t , t ) = P (t ) ⋅ [1 0] ⋅      .
                                                                      n0
     Матрица ковариаций ошибки
                         ⎡ Deλ (t ) K eλeΔF (t )⎤                ⎡0 0 ⎤
                P (t ) = ⎢                         ⎥ ; P(t 0 ) = ⎢      ⎥;
                         ⎣ K eΔF eλ (t ) DeΔF (t ) ⎦             ⎣0 D f ⎦

dP(t ) ⎡ f Н    mλН (t )⎤                 ⎡ fН      0⎤          ⎡1⎤ 1                 ⎡1⎤
      =⎢                ⎥ P (t ) + P (t ) ⎢m Н (t ) 0⎥ − P (t ) ⎢0 ⎥ n [1 0 ]P (t ) + ⎢0⎥l [1 0] .
 dt    ⎣0         0 ⎦                     ⎣ λ        ⎦          ⎣ ⎦ 0                 ⎣ ⎦




                                                                                                 81