Ім'я файлу: Лаба3_Кльоц.docx
Розширення: docx
Розмір: 1936кб.
Дата: 17.12.2020
скачати
Пов'язані файли:
реферат.docx
МПЗ.docx
Розширення: docx
Розмір: 1936кб.
Дата: 17.12.2020
скачати
Пов'язані файли:
реферат.docx
МПЗ.docx
Міністерство освіти і науки України
Національний авіаційний університет
Кафедра комп’ютерних інформаційних технологій
Лабораторна робота №3
з дисципліни: «Теорія прийняття рішень»
на тему: «Відновлення стану системи. Оптимальний стохастичний спостерігач (фільтр Калмана)»
Виконав:
Студент групи ТП-416
Кльоц Е.О.
Прийняла:
Літавріна К.М.
Київ 2020
Мета роботи – навчитись відновлювати вектор стану системи при стохастичних збуреннях за допомогою стохастичного спостерігача (фільтр Калмана).
Порядок виконання роботи
Необхідно за допомогою стохастичного оптимального спостерігача відновити стан системи та аналітично побудувати оптимальний детермінований регулятор. Дано чотири матриці A, B, C, D, які описують динаміку літака.
Виконання роботи
В просторі стану задаємо четвірку матриць об’єкта:
У реальних системах виміряти стан точно не можна через шуми вимірювань, крім того, на систему завжди діє збурення. Задамо матрицю збурень G і створимо модель збуреного об’єкта в просторі стану за допомогою оператора ss.
Стан системи, на яку діють збурення, можна відновити за допомогою оптимального стохастичного спостерігача (фільтра Калмана). Для цього необхідно задати матрицю коваріацій шумів вимірювань Qn та матрицю коваріацій шумів стану Rn. Задачу синтезу в MATLAB вирішуємо за допомогою оператора kalman.
Коли стан системи відновлено, можна використовувати закони синтезу оптимального детермінованого регулятора.
Замінюємо В, щоб уникнути конфлікту
Для отримання характеристик системи записуємо матриці стану замкненої системи. За допомогою операторів impulse та step будуємо імпульсну та перехідну характеристики замкненої системи.
Імпульсна характеристика замкненої системи
Перехідна характеристика замкненої системи
Якість синтезованої системи оцінюємо за допомогою
-норми.
Висновoк
У даній лабораторній роботі ми навчились відновлювати вектор стану системи при стохастичних збуреннях за допомогою стохастичного спостерігача (фільтр Калмана) у пакеті МаtLab.