«Фармацевттікөндірістіңтехнологиясы» кафедрасы е 044/270-2021
жүктеу/скачать 2,69 Mb.
|
| Калман-Бьюси фильтрі. 1960 жылы Рудольф Калман дискретті бейстационарлы гауссты кездейсоқ үрдістерді сызықты оптимальды фильтрлеу есепті шешу алгоритмін ұсынды. Ал 1961 ж. Р.Бьюси мен бірге ол үздіксіз уақыт үшін есеп шешімінің алгоритмін жариялады. Р. Калман сызықты оптимальды фильтрлеу есеп қойылымын бір шама өзгертті. Ол математикалық күтім мен ковариацияның орнына бағаланатын кездейсоқ х(t,ω) үрдісті сипаттау үшін қалыптастырушы фильтрді – ақ гаусс шуымен қоздырылатын динамикалық жүйені қолданды. Нәтижеде өлшеулерде ақ шу орын алатын жағдайда бағалау есебін шешудің реккурентті алгоритмі пайда болды. Алгоритм ЭЕМде жүзеге асыру үшін ыңғайлы.
Винер фильтрлері үрдістерді немесе үрдістердің кесінділерін толығымен өңдеу үшін лайықты (блоктық өндеу). Тізбекті түрде өндеу үшін бақылау барысында фильтр кірісіне келіп түсетін ақпаратты ескере отырып, әр тактіде сигналдың ағыдағы бағасы қажет. Винерлік фильтрлеуде сигналды әр жаңадан еспке алу фильтрдің барлық салмақтық коэффициенттерін қайта есептеуді талап ететін еді. Қазіргі кезде адаптивті фильтрлер кең қолданылады, оларда келіп түсетін жаңа ақпарат сигналдын ертеректе жасалған бағасын үздіксіз корректірлеу үшін пайдаланылады (радиолокацияда нысананы алып жүру, басқаруда автоматты реттеу жүйелері және с.с.) Калман фильтрі — бір қатар толық емес және шуланған өлшеулерді пайдалана отырып, динамикалық жүйе күйінің векторын бағалайтын тиімді рекурсивті фильтр. Ол инженерлік және эконометрикалық қосымшаларда: радарлар мен техникалық көру мүшесінен бастап макроэкономикалық модельдердің параметрлерін бағалауға дейін кең пайдаланылады. Калмандік фильтрлеу басқару теориясының маңызды бөлімі болып табылады, басқару жүйелерді құруда үлкен рөль атқарады. Бір қатар қол жетерлік өлшеулер бойынша Калман фильтрі объект моделінің көмегімен ішкі күйдің бағасын алуға мүмкіндік береді. Калман фильтрі априорлы белгілі динамикалық жүйенің күйлер векторын рекурсивті түрде қосымша бағалауға арналған, яғни жүйенің ағымдағы күйін есептеу үшін ағымдағы өлшеу және сонымен қатар фильтрдің өзінің алдыңғы күйін білу қажет. Сонымен, Калман фильтрі көптеген басқа рекурсивті фильтрлер сияқты жиіліктік емес уақыттық бейнелеуде жүзеге асырылған. жүктеу/скачать 2,69 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|