4。2 Luenberger 状态估计 23

4。3 状态估计的仿真结果 24

4。4 小结 27

5  参数辨识和状态估计 28

5。1 二维系统参数辨识和状态估计 28

5。2 三维系统参数辨识和状态估计 32

5。3 小结 39

结 论 40

致 谢 41

参考文献 42

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1 绪论

1。1 研究背景及意义

日新月异的科学技术推动了控制系统的结构不断复杂化。现代控制理论的应用条件是已 知系统的数学模型。在建立数学模型的过程中，会发现关键量关系的数学表达式中含有若干 未知参数，而确定未知参数的过程就是参数辨识。认网

参数辨识(parameter identification)基于实验数据和建立的数学模型来确定该模型中的未 知参数，使数学模型计算得出的参数值可以最佳拟合测试数据，从而可以预测生产过程，并 提供一定理论指导。数学模型的参数是影响状态估计和计算准确性的重要因素，参数误差会 影响状态估计的计算精度，从而导致后续的分析和决策结果与实际不符。

状态估计(state estimation)基于测量的数据估计动态系统的内部状态，可以在任意时刻精 准地重构系统的状态。系统控制算法设计、故障诊断及容错研究等均需要系统的实时状态， 然而由于系统的内部状态变量通常不能直接测量，或由于资金原因，传感器维数通常小于系 统状态量的维数，不能提供全部系统状态。因此线性系统的状态研究显得十分必要。

综上所述，研究系统参数辨识和状态估计对系统控制具有重要意义。

1。2 系统参数辨识的研究现状

1。3 系统状态估计的研究现状

1。4 常用滤波算法的研究现状

1。5 研究内容

本文研究了线性系统的参数辨识和状态估计问题。针对线性定常系统的状态空间模型， 利用有限时间估计方法进行数值仿真，并对结果进行比较研究，验证了方法的有效性。

论文后续部分的具体安排如下： 第二章深入研究了线性定常系统的可观性，在归纳相关文献的基础上，对线性定常观测

器和线性时变观测器进行综述。 第三章基于有限时间参数辨识，研究了线性时不变系统的参数辨识问题，最后对本章算

法进行数值仿真。与经典参数辨识方法比较研究，表明本章提出的方法具有一定的优越性。 第四章基于有限时间状态估计，研究了线性时不变系统的状态估计问题，通过 simulink

本科毕业设计说明书 第 5 页 对本章算法进行数值仿真。与渐近观测器进行比较研究，表明本章提出的方法具有有效性。 第五章将结合前两章的知识，将有限时间参数辨识的结果直接用于系统的状态估计，实

时得到系统的状态，最后进行了 simulink 数值仿真，证明该方法具有有效性。 线性系统有限时间的参数辨识与状态估计及应用研究(2):http://www.youerw.com/zidonghua/lunwen_86233.html