مهندسی مکانیک مدرس

مهندسی مکانیک مدرس

تخمین بهینه متغیرهای حالت مخدوش با نویز رنگی یک سیستم دینامیکی با استفاده از فیلتر ترکیبی کالمن/اچ-بینهایت

نویسندگان
1 دانشگاه گیلان
2 استادیار دانشگاه گیلان
3 استاد دانشگاه گیلان
چکیده
مساله تخمین متغیرهای حالت مدل دینامیکی سیستم یکی از موضوعات مورد علاقه مهندسین کنترل است. فیلترهای کالمن، اچ-بینهایت و فیلتر ترکیبی کالمن/اچ-بینهایت از جمله متداول‌ترین فیلترهایی می باشند که جهت تخمین متغیرهای حالت مخدوش با نویزهای گوسی و سفید کاربرد دارند. چنانچه نویزهای فرآیند یا اندازه گیری رنگی باشند فیلترهای مذکور دارای عملکردی در حد مطلوب نخواهند بود. در این مقاله، روش بهینه‌سازی چند هدفی (الگوریتم ژنتیک چند هدفی) برای طراحی فیلتر ترکیبی کالمن/اچ-بینهایت در شرایطی مورد استفاده قرار گرفته است که متغیرهای حالت سیستم دینامیکی با نویزهای رنگی مخدوش شده‌اند. همچنین برای تحلیل اثر نویزهای رنگی بر تخمین متغیرهای حالت یک آونگ وارون از روش افزایش بعد متغیر حالت استفاده شده است و با استفاده از الگوریتم ژنتیک چند هدفی، نمودار نقاط پارتو غیر برتر از دید هر دو تابع هدف فیلترهای کالمن و اچ-بینهایت حاصل شده است. شبیه سازی برای یک آونگ وارون بیانگر این موضوع است که استفاده از روش پیشنهادی می‌تواند سبب بهبود قابل ملاحظه‌ای در عملکرد فیلترهای کالمن و اچ/بینهایت در شرایط وجود نویز رنگی شود. همچنین با استفاده از روش پیشنهادی می توان از ویژگی های مثبت هر دو فیلتر کالمن و اچ-بینهایت بطور همزمان بهره برد به گونه‌ای که در نقطه مصالحه طراحی در شرایط وجود نویز رنگی مقادیر توابع میانگین مجذور مربعات خطاهای تخمین و حد بالای خطاهای تخمین کمینه گردند.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Optimal state estimation of a dynamical system corrupted with colored noises using Mixed Kalman/H-infinity filter

نویسندگان English

Mojtaba Masoumnezhad 1
Ali Jamali 2
Mohsen Nahaleh 1
Nader Nariman Zadeh 3
چکیده English

Control engineers are interested in state estimation problems as one of the most interesting subject. In this way, Kalman filter, H-infinity, and Mixed Kalman/H-infinity filter are the most widely used filters for state estimation of the discrete linear dynamical system corrupted with Gaussian and white noises. These filters will be, however, suboptimal for state estimation when the process noise and/or measurement noise are color noises. In this paper, a multi-objective Pareto optimization (multi-objective genetic algorithm) approach is presented for the design of combined Kalman/H-infinity filters to estimate states corrupted with color noises. In this way, a state augmentation procedure is used to analyze the effect of the colored noises on states estimation of an inverted pendulum. Some Pareto curves are then obtained to compromise between the Kalman and H-infinity filters. It is shown that the use of such approach can evidently improve the effectiveness of the filters when the color noises are significant. Therefore, by using the proposed approach, we can employ the advantages of both Kalman and H-infinity filters simultaneously to minimize both the mean of squared errors and the upper bounds limit of estimation errors.

کلیدواژه‌ها English

Inverted Pendulum
Mixed Kalaman/H-infinity
Color Noise
multi-objective optimization