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基于最优信息融合卡尔曼滤波的预测控制算法
  • ISSN号:1000-7490
  • 期刊名称:《情报理论与实践》
  • 时间:0
  • 分类:TP273[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]鲁东大学数学与信息学院,山东烟台264025
  • 相关基金:国家自然科学基金(60774016)
中文摘要:

针对噪声环境下的线性时不变系统,给出了基于最优信息融合卡尔曼滤波的预测控制算法.运用线性最小方差意义下的最优信息融合卡尔曼滤波方法获得状态估计,进而得到输出的N步超前预测值,最后通过最小化二次性能指标获得基于信息融合状态估计的控制输入.仿真实例验证了算法的有效性.

英文摘要:

Aiming at the linear time-invariant system under noise condition, predictive control algorithm is presented based on optimal information fusion Kalman filter. By using the optimal information fusion Kalman filter in the linear minimum variance sense, the state estimators are derived. Further more,N steps ahead output pre- dictions are obtained. Finally, the control inputs based on information fusion state estimators are calculated by minimizing the quadratic cost. A simulation example illustrates the efficiency of this method.

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期刊信息
  • 《情报理论与实践》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国兵器工业集团公司
  • 主办单位:中国国防科学技术信息学会 中国兵器工业集团第二一零研究所中国兵器工业第二一0研究所
  • 主编:王忠军
  • 地址:北京2413信箱10分箱
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  • 电话:010-68961793 68963306
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7490
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1762/G3
  • 邮发代号:82-436
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国人文社科核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:26785