[发明专利]基于迭代更新的UKFNN铝电解功耗模型构建方法

摘要

本发明公开了一种基于迭代更新的UKFNN铝电解功耗模型构建方法，包括如下步骤：对铝电解功耗模型的结构参数进行初始化；计算所述功耗模型的一组采样点；根据所述功耗模型上一时刻的状态估计值，由状态方程F对所述功耗模型下一时刻的状态和协方差进行预测；重新采样以预测状态值为中心、以预测方差为协方差所产生的样点，用观测函数对采样点和协方差进行更新，然后进行状态变量和观测值的协方差更新；用更新后的下一时刻的状态和下一时刻的协方差矩阵重新进行状态估计更新。所述方法将迭代方法与UKFNN相结合，从而得到了更加准确的估计值。

主权项

1.一种基于迭代更新的UKFNN铝电解功耗模型构建方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1)对铝电解功耗模型的结构参数进行初始化：其中，x₀表示铝电解功耗模型权值和阈值的初始状态，是对x₀的估计，表示x₀的方差；步骤2)计算所述功耗模型的一组采样点，求取2L+1个点，L为状态x₀的维数；步骤3)根据所述功耗模型上一时刻的状态估计值，由状态方程F对所述功耗模型下一时刻的状态和协方差进行预测；步骤4)重新采样以预测状态值为中心、以预测方差为协方差所产生的样点，用观测函数对采样点和协方差进行更新，然后进行状态变量和观测值的协方差更新，求卡尔曼增益，状态更新得到下一时刻状态，协方差矩阵更新得到下一时刻协方差矩阵；用更新后的下一时刻的状态和下一时刻的协方差矩阵重新进行状态估计更新；所述的步骤4)中测量更新：当j＝0时其中x_j表示重新采样后的采样矩阵，表示第j次各个采样点加权后的更新值，λ是缩放比例参数，P_K‑1是所述功耗模型K‑1时刻的协方差矩阵，重新采样以预测值为中心、以预测方差为协方差所产生的样点对观测值和协方差进行更新；h(x_j)表示利用观测函数h计算采样矩阵x_j，y_j表示对各个采样点进行计算的测量值构成的测量矩阵，表示对应测量矩阵y_j的加权权重值，y_i,j表示第i次采样中第j列对应的观测值，表示各个测量值加权后的更新值；测量值之间的协方差矩阵，表示求取协方差矩阵的加权权重值，Y_ij表示第i次采样矩阵中的第j列观测值向量，k表示迭代的第k时刻；状态变量和观测值的协方差更新，是状态值和观测值间的协方差矩阵；x_i,j表示第i次采样中第j列对应的采样值求卡尔曼增益，k_k,j卡尔曼增益矩阵；Δx_p表示第p维扰动分量，Δx_p/k表示第p维扰动分量的微小变化量，h(x_j+Δx_p/k)表示利用观测函数计算围绕状态估计x_j正向扰动变化的测量值，h(x_j‑Δx_p/k)表示利用观测函数计算围绕状态估计x_j负向扰动变化的测量值，y_k表示第k次迭代过程代表测量值的变量参数，表示各个采样点加权后的状态值，状态更新，得到下一时刻状态x_j+1是状态更新；协方差矩阵更新，得到下一时刻协方差矩阵，p_k是更新后的协方差矩阵。