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基于模糊卡尔曼滤波器的网络控制系统状态估计
  • ISSN号:1002-0411
  • 期刊名称:《信息与控制》
  • 时间:0
  • 分类:TP13[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—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]华中科技大学控制科学与工程系,湖北武汉430074
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60574088;60274014)
中文摘要:

针对基于T—S模糊模型的网络控制系统提出了一种卡尔曼滤波器的设计方法.先运用卡尔曼滤波理论给每个子系统设计出子滤波器,然后通过这些子滤波器的模糊融合得出全局滤波器.本文证明此全局滤波器可实现无偏状态估计,并给出了其稳定的条件.最后用仿真实例验证了所提出的卡尔曼滤波器的有效性.

英文摘要:

A novel method is presented to design fuzzy Kalman filters for the networked control systems based on T-S fuzzy models. Firstly, a local filter is designed for each subsystem by using Kalman filter theory, and then the global filter is derived by fuzzy blending of the local filters. The global filter is proved to be able to achieve unbiased state estimation, and a sufficient condition for the stability is presented. Finally, the effectiveness of the proposed fuzzy Kalman filter is demonstrated with a simulation example.

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期刊信息
  • 《信息与控制》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国自动化学会 中国科学院沈阳自动化研究所
  • 主编:王天然
  • 地址:沈阳市南塔街114号
  • 邮编:110016
  • 邮箱:xk@sia.cn
  • 电话:024-23970049
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-0411
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1138/TP
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 全国优秀期刊三等奖,中科院优秀期刊三等奖,辽宁省优秀期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),荷兰文摘与引文数据库,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,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:12960