作者：胡磊; 伊国兴; 南熠状态估计适应度函数滚动窗口约束极小化粒子群优化算法惩罚函数
摘要：滚动时域状态估计（MHSE）方法的基本思想是：将控制系统的状态估计问题转化为有限时域内的优化问题,通过获得的优化 解对系统状态进行估计.针对带约束的线性离散系统的状态估计问题,介绍了 MHSE方法的研究及应用现状.基于惩罚函数法建立 惩罚因子,将约束条件融合到适应度函数中,通过粒子群优化（ PSO）算法求解MHSE方法中的极小化问题.基 于 Matlab编程,实现了 二阶仿真算例.仿真结果表明, PS0算法能够有效地求解MHSE方法中的极小化问题,使得2 种状态的估计值和真实值之间的均方差 分别为0.075 0、0.204 1.PSO算法能够有效地求解二阶仿真算例,以获取滚动时域估计方法中极小化问题的最优解,为基于MHSE 方法进行状态估计的研究与应用提供了参考.下一步的研究方向是提高估计精度,以及复杂约束条件下高阶系统的极小化问题的 求解.
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