【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于多胞空间滤波和p范数的系统状态估计方法，属于状态估计。
技术介绍
1、工业系统常常受网络传输、传感器传输延迟等因素的影响，往往存在时滞现象。为了满足日益复杂的现代化、集成化、精密化的工业装备需求，要求对于系统状态进行更加准确的状态估计，从而降低成本，提高生产效率。
2、传统的状态估计方法主要集中在基于贝叶斯理论的卡尔曼滤波法及其衍生算法，这一类方法均要求过程噪声和测量噪声满足特定的分布规律或已知其分布规律，从而利用噪声分布特性求解待估计状态的后验分布。然而，在实际过程中，往往很难获取噪声的概率分布，尤其是噪声为非高斯噪声的情形。因此，容易导致状态估计结果不够准确。此外，传统的系统建模往往不考虑系统时滞量的影响，在系统时滞明显时，可能会导致系统状态估计不准确，甚至导致估计发散。
3、为了克服系统时滞和非高斯噪声的影响，解决估计系统状态估计不准确的问题，现有状态估计算法通常采用集员滤波算法，采用区间、椭球、多胞体等描述测量数据、扰动和噪声，设计合适的多胞空间收缩策略，可以降低多胞空间的规模，获得更加准确的系统状态估计。
4、目前，常用的多胞空间收缩策略集中在利用多胞体体积最小或构造f范数最小作为衡量多胞体规模的最优化准则。其中，由于使用多胞体体积来衡量多胞体尺寸最为精确，采用多胞体体积最小作为多胞空间收缩准则的方法具有很好的准确性，但是计算复杂度将随着迭代步数的增多而显著增加，计算开销较大。采用f范数最小化作为空间收缩准则的方法计算复杂度低，但由于这一方法忽略了多胞体的几何结
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本专利技术提供了一种基于多胞空间滤波和p范数的系统状态估计方法，包括：
2、步骤一：建立工业系统含时滞离散状态空间模型；
3、步骤二：引入参数λ，对时滞系统的状态可行集进行多胞空间表征，即给出从当前k时刻到第k+1时刻的多胞空间迭代形式；
4、步骤三：按照0<k≤h和k>h两种不同情况，分别设计多胞空间滤波器，即分别针对系统不含时滞的状态和含时滞的状态构建lmi不等式，将求解参数λ(k)转化为lmi最优化问题；其中，h表示工业系统的时滞量；
5、步骤四：求解lmi优化问题，最优参数λ(k)；
6、步骤五：对求解得到的多胞体可行集进行降维；
7、步骤六：计算区间包络，得的上下界，获得系统的最优状态估计。
8、可选的，所述工业系统含时滞离散状态空间模型形式为：
9、
10、其中，分别为系统的状态向量和测量向量，a,ah,b,c,d,f均为具有合适维数的系数矩阵；针对三叶片变速水平轴风力发电机系统，x(k)为风机变桨距执行机构的俯仰角β和风机运行时叶片旋转的角速度βa的实际值组成的向量，y(k)表示对该系统状态进行测量的传感检测装置输出的观测信号值。和分别为未知但有界的过程噪声和测量噪声。当0<k≤h时，系统为零初值，u(k)表示对系统施加的外加控制信号，通常根据工业现场需要进行设定。
11、可选的，所述中心对称多胞体形式为：定义n维空间中的r阶中心对称多胞体其中，为多胞体z的中心坐标向量，为多胞体z的生成矩阵，该矩阵决定了多胞体的形状和规模。br＝[-1,1]r为r阶单位盒子。
12、可选的，所述工业系统的噪声未知但有界，即当k≥0时，时滞系统的过程噪声和测量噪声分别满足：其中，gw和gv均为具有合适维数的生成矩阵。
13、可选的，步骤二所述状态可行集多胞空间迭代形式为：给定k时刻系统状态的估计值则存在参数λ(k)，使k+1时刻系统状态的估计值满足
14、
15、可选的，步骤三所述lmi优化问题为：
16、0<k≤h时，使当前k时刻多胞空间p范数最小的λ(k)为如下lmi优化问题的解：
17、
18、其中，
19、
20、
21、和表示具有合适维度的单位盒子。
22、k>h时,使当前k时刻多胞空间p范数最小的λ(k)为如下lmi优化问题的解：
23、
24、其中，
25、α1＝γ′p
26、
27、α3＝(dgw)tp(dgw)
28、α4＝(fgv)tp(fgv) (9)
29、γ′表示衡量多胞体收缩程度的系数，可根据实际需求进行指定或调整优化，i为单位矩阵。
30、可选的，步骤四提出的降维计算方法为：
31、对于多胞体z＝<p,g>,存在降阶后的多胞体z↓＝<p,rs(g)>，使其中，降阶后的多胞空间生成矩阵rs(g)为对角矩阵，其第i行第i列的元素为
32、
33、其中，gij表示矩阵g的第i行第j列的元素。
34、可选的，步骤五提出的区间包络方法为：对于任一多胞体存在最小区间包络box(z)＝[z-,z+]，使令和分别为z-和z+的第i个元素，
35、
36、其中，pi为p的第i个元素。
37、由此得到多胞体的最小区间包络box(z)＝[z-,z+]，即为系统的最优状态估计值。
38、时滞系统还包括化工领域的温度控制系统、含有传感器或执行器响应延迟的机械工业系统。
39、本专利技术有益效果是：
40、本专利技术通过采用p范数作为衡量时滞系统多胞体规模的最优化准则，借鉴椭球空间大小来衡量该时刻下的多胞空间规模，从而更全面地描述多胞体的尺寸特征。进而将时滞系统的状态估计问题转换为基于p范数的时滞系统多胞空间滤波器设计问题，并通过构建多胞空间膨胀模型，将问题转换为线性矩阵不等式优化问题，使得状态可行空间能够更紧密包裹时滞系统的真实状态，有效降低了估计保守性。而且，本申请在采用p范数衡量时滞系统多胞体规模时，没有采用常规的直接构建相应的椭球形状来代替多胞体的方式，而是通过构建lmi不等式的方式，降低了构建椭球的复杂性，求解更快，可以满足系统的实时性。另外本申请在工业系统模型建立时，考虑了系统时滞现象，提高了模型精度，增加了状态估计方法的精确度。
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1.一种基于多胞空间滤波和P范数的系统状态估计方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述工业系统为三叶片变速水平轴风力发电机系统时，所述步骤1包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤2包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤3包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤5包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤6包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述时滞系统的过程噪声和测量噪声分别满足：
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述时滞系统还包括化工领域的温度控+系统、含有传感器或执行器响应延迟的机械工业系统。
【技术特征摘要】
1.一种基于多胞空间滤波和p范数的系统状态估计方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述工业系统为三叶片变速水平轴风力发电机系统时，所述步骤1包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤2包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤3包括：
5.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈谦逸，王子赟，王艳，霍雷霆，纪志成，王越，
申请(专利权)人：江南大学，
类型：发明
国别省市：
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