[发明专利]基于卡尔曼布希滤波的连续时间状态估计方法

说明书

技术领域

本发明涉及钢铁冶金行业中无功补偿装置控制系统设计领域，具体属于一种基于卡尔曼布希滤波的无功补偿装置连续时间状态估计方法。

背景技术

TCR型无功补偿装置对于解决钢铁冶金行业中电压波动、功率因数调节具有重要作用，目前工程应用中无功补偿装置多采用基于输出反馈的PID控制结构，一般而言状态反馈控制较输出反馈控制能够获得更好的动静态控制性能，而状态观测器又是状态反馈的基础，因此设计一种优异的状态观测器便成为无功补偿控制系统的基础。传统的基于龙伯格方法的观测器只适合状态观测而没有滤波的作用，对于系统中存在的过程噪声和测量噪声无法消除，而基于卡尔曼布希方法的滤波器则既能对系统进行状态观测，又能滤除系统中存在的随机干扰信号，因此非常适合应用于无功补偿装置这种电力电子系统。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供一种基于卡尔曼布希滤波的连续时间状态估计方法，能够获得噪声干扰环境下的无功补偿装置状态无偏估计。

本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案为：基于卡尔曼布希滤波的连续时间状态估计方法，其特征在于：

获得无功补偿装置白噪声干扰条件下的连续时间状态方程；并将此连续时间状态方程中的过程干扰噪声矩阵和测量噪声矩阵代入黎卡提方程中，通过求解黎卡提方程获得卡尔曼布希滤波器的卡尔曼布希滤波器增益系数；构造卡尔曼布希滤波器，获得无功补偿装置连续时间状态估计值。

按上述方法，其特征在于：它包括以下步骤：

步骤1、采样无功补偿装置晶闸管控制角u(t)作为输入数据，采样无功补偿装置无功功率y(t)作为输出数据，利用模型辨识算法根据输入、输出数据获得无功补偿装置连续时间模型，具体模型描述为x·(t)=Ax(t)+Bu(t)+Bωw(t)y(t)=Cx(t)+v(t),]]>其中x(t)为测量得到的t时刻系统状态变量值，表示x(t)的微分，w(t)为1×1过程随机噪声，A、B、C、B_ω为系数矩阵，且A为n×n矩阵，B为n×1矩阵，C为1×n矩阵，B_ω为n×1矩阵，v(t)为测量随机噪声；

步骤2、计算过程随机噪声w(t)的方差即过程干扰噪声矩阵W，和测量随机噪声v(t)的方差即测量噪声矩阵V，其计算公式如下：