[发明专利]一种动态系统中自适应卡尔曼滤波方法

摘要

本发明是根据将兰格的快速卡尔曼滤波(FKFTM)原理，用于大型过程控制、预测或报警系统，在这种过程或系统中如果用其他计算方法的话不是太慢就是因为舍位误差而导致计算失败。本发明的方法使得在具有大的移动数据窗口的动态多参数系统的自适应卡尔曼滤波中采用快速卡尔曼滤波方法成为可能。

主权项

1、一种用于调整传感系统的模型和/或校正参数的方法，该传感系统配备有在现实中发生的外部事件的所述模型，其中：·所述系统的传感器输出单元响应所述外部事件提供信号；·N大于50，在此N是来自在任一情况下进行处理的所述传感器输出单元的数值的总数；以及·所述方法使用自适应快速卡尔曼滤波(FKF)，其包括步骤a)到g)：a)提供一种用于储存信息的数据的数据库单元，这些信息是：-为一些所述传感器提供多个测试点传感器的输出信号值和为对应于所述测试点传感器输出信号值的所述外部事件提供多个数值，和/或从相邻的传感器提供所述输出信号值的同一时间序列用于对照；-对应于在时间t的情况的所述传感器输出信号值，所述模型和/或校正参数的值，以及所述外部事件的值；以及-对应于所述在时间t的情况的所述传感器的控制以及/或者外部事件的强制；b)提供一种逻辑单元，以存取所述传感器信号输出值和所述模型和/或校正参数值，所说逻辑单元有双路通道与所述数据库单元相连，以及具有按需要用兰格高通滤波器计算未知模型和/或校正参数的初始值的能力；c)将可用的来自所述传感器的所述传感器输出信号值提供给所述逻辑单元；d)将所述传感器的控制和/或所述外部事件的所述强制方面的信息提供给所述数据库单元；e)访问所述模型和/或校正参数以及状态转换矩阵的当前值，用快速卡尔曼滤波器公式计算所述的模型和/或校正参数的更新值：s^t-1={Xt-l′Xt-l-1Xt-l}-1Xt-l′Vt-l-1(yt-l-Gt-lc^t)]]>c^t={Σl=0LGt-l′Rt-lGt-l}-1Σl=0LGt-l′Rt-lyt-l]]>式中设1＝0，1，2......，L-1，在此，＝对于时间块t-l的模型和/或校正参数的滤波的值，＝对所述时间t的情况共同的，那些模型和/或校正参数的滤波值，yt-1=yt-lAt-ls^t-l-1+Bt-lut-l-1]]>yt-l＝对于时间块t-1的所述传感器输出信号值的矢量，As^t-l-1+But-l-1]]>＝对于时间块t-l的所述预期的模型和/或校正参数的矢量，A＝状态转换矩阵，＝对于前一时间块t-l-1的模型和/或校正参数的滤波值，B＝控制增益矩阵，ut-l-1＝对于前一时间块t-l-1的所述传感器的控制或所述外部事件的强制，Xt-l=[Ht-lI]]]>＝对于状态参数st-l的增广的雅可比矩阵，Ht-l＝对于状态参数st-l的雅可比矩阵，I＝单位矩阵，Gt-l=[Ft-lyFt-lsMt-l-1]]]>＝对于状态参数ct的增广的雅可比矩阵，Mt-l-1＝用于校正从时间块t-l-1到时间块t-l的状态转换误差的系数矩阵，Rt-l＝Vt-l-1{I-Xt-l{Xt-l′Vt-1-1Xt-l}-1Xt-l′Vt-l-1}，Vt-l＝在yt-l中数据的所述增加的矢量的误差协方差，l＝将在时间t所述状态使用的数据的L个时间块上时间块索引，其中改进包括增广模型(24)的误差协方差矩阵的块对角线化：它是对于在时间t的所述状态，在所述逻辑单元中，用快速卡尔曼滤波公式发展所述公因子Fy或Fs的任何一个或所述系数M所描述的；f)通过监控所述的逻辑单元中模型和/或校正参数的所述更新值的精度估计，并指示需要传感器输出信号值、测试点数据、传感器比较或系统重构，控制所述自适应快速卡尔曼滤波的稳定性；g)如果可以稳定地更新，调整所述模型和/或校正参数。