Практикум по теории управления в среде MATLAB. Никульчев Е.В. - 80 стр.

искаженные случайными помехами, для того, чтобы вычислить оценки
вектора переменных состояния х[n] и выходов у[n].
     Обновленная матрица коэффициентов обратных связей М
применяется для того, чтобы уточнить предсказание х[n] на основе
измерения уv [n]
                 xˆ[n + 1] = xˆ[n] + M ( yv [n] − Cxˆ[n] − Du[n]) .


            Последовательность выполнения


     Для синтеза фильтра Калмана в предназначены следующие
функции Control System Toolbox:

  [kest, L, P] = kalman(sys, Qn, Rn, Nn)
  [kest, L, P] = kalman(sys, Qn, Rn, Nn, sensors, known)

для дискретных моделей

  [kest, L, P, M, Z] = kalman(sys, Qn, Rn, Nn)

для синтеза дискретного фильтра Калмана для непрерывных систем

  [kest, L, P, M, Z] = kalmz(sys, Qn, Rn, Nn)

     Приведенные выше функции выполняют синтез фильтров
Калмана для оценки переменных состояния объекта управления на
основе данных о случайных внешних возмущениях и ошибках
измерений.
     На систему, описывающую объект управления и случайные
воздействия накладываются следующие ограничения:
     − пара матриц (С, A) должна быть обнаруживаемой;
     − необходимо выполнение неравенств
                            R > 0, Q − N R −1 N T ,
        с учетом обозначений
           Q = GQGT , R = HN + N T H T + HQH T , N = G (QH T + N ) .
     Для выполнения практической работы необходимо выполнить
следующие действия:

                              – 80 –