[发明专利]自回归滑动平均系统自适应状态估计方法及闭环控制系统

权利要求书

1.一种对带有加性输出噪声和控制变量的自回归滑动平均系统进行自适应状态估计的方法，其特征在于，应用于滤波器，包括：

对预先设定应用背景为带有加性输出噪声和控制变量的自回归滑动平均系统进行状态空间实现；

利用L2范数正则项对所述自回归滑动平均系统的加性输出噪声进行建模；

利用正则化最小二乘法对所述自回归滑动平均系统的状态值和输出噪声进行同时估计；并通过最小二乘方差分析获得状态值的估计误差协方差矩阵和输出噪声估计值的估计误差协方差矩阵；

将估计残差的样本方差与实际系统噪声的方差两者之间误差最小化时所对应的正则化参数作为所述自回归滑动平均系统的最佳正则化参数；所述正则化参数用于自适应调整所述输出噪声的检测强度。

2.根据权利要求1所述的对带有加性输出噪声和控制变量的自回归滑动平均系统进行自适应状态估计的方法，其特征在于，所述对预先设定应用背景为带有加性输出噪声和控制变量的自回归滑动平均系统进行状态空间实现包括：

将初始自回归滑动平均系统设置为带有加性输出噪声和控制变量的自回归滑动平均系统，所述自回归滑动平均系统为：

A(q^-1)z_k＝B(q^-1)u_k+C(q^-1)ε_k；

y_k＝z_k+v_k；

利用状态空间关系式将所述自回归滑动平均系统进行状态空间实现，所述状态空间关系式为：

x_k+1＝Φx_k+Γu_k+Ω(y_k-v_k)；

y_k＝Hx_k+ε_k+v_k；

其中，k为采样时间索引，z_k∈R^m是受到噪声干扰前的所述自回归滑动平均系统的输出，y_k∈R^m为受到噪声干扰后的所述自回归滑动平均系统的输出；u_k为所述自回归滑动平均系统输入；ε_k为所述自回归滑动平均系统内部的噪声，符合零均值且方差为R_k的高斯分布；v_k为所述自回归滑动平均系统的输出噪声，符合均值为且方差为D_k的白噪声特性；u_k，ε_k，v_k三者互不相关；q^-1为时间索引平移操作符，q^-1z_k＝z_k-1，A(q^-1)和C(q^-1)的零点均在单位圆之内，A(q^-1)＝1+a₁q^-1+a₂q^-2+…+a_nq^-n，B(q^-1)＝b₁q^-1+b₂q^-2+…+b_nq^-n；C(q^-1)＝1+c₁q^-1+c₂q^-1+…+c_nq^-1；Φ、Γ、Ω、H为已知常数矩阵，x为所述自回归滑动平均系统的真实状态值。

3.根据权利要求2所述的对带有加性输出噪声和控制变量的自回归滑动平均系统进行自适应状态估计的方法，其特征在于，所述利用L2范数正则项对所述自回归滑动平均系统的加性输出噪声进行建模包括：

利用建模关系式对所述自回归滑动平均系统的加性输出噪声进行建模，所述输出噪声v_k符合均值为且方差为D_k的白噪声，所述建模关系式为：

式中，f(v_k)为所述输出噪声v_k进行归一化处理后的L2范数模型。