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状態の推定

カルマン フィルターを設計してシステムの動作中に状態を推定し、コードを生成して組み込みターゲットに展開する

状態推定の手法により、プロセス ノイズと測定ノイズがあるシステムの状態値を推定できます。Control System Toolbox™ ツールを使用すると、線形の定常状態カルマン フィルターと時変カルマン フィルターを設計できます。拡張カルマン フィルター、アンセンテッド カルマン フィルターまたは粒子フィルターを使用した非線形システムの状態の推定もできます。

オンラインの状態推定アルゴリズムは、新しいデータが利用可能になるとシステムの状態推定を更新します。システムの状態を推定するには、リアルタイムのデータと線形および非線形のカルマン フィルター アルゴリズムを使用できます。Simulink® ブロックを使用してオンラインの状態推定を実行し、Simulink Coder™ を使ってこれらのブロックの C/C++ コードを生成して、組み込みターゲットにこのコードを展開できます。オンライン状態推定をコマンド ラインで実行し、MATLAB® Compiler™ または MATLAB Coder を使用してコードを展開することも可能です。

関数

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kalman状態の推定用のカルマン フィルターの設計
kalmd連続プラント用の離散のカルマン推定器の設計
estim推定器ゲインを設定して、状態推定器を作成
extendedKalmanFilterオンライン状態推定に対する拡張カルマン フィルター オブジェクトの作成
unscentedKalmanFilterオンライン状態推定に対するアンセンテッド カルマン フィルター オブジェクトの作成
particleFilterオンライン状態推定のための粒子フィルター オブジェクト
correct拡張カルマン フィルター、アンセンテッド カルマン フィルター、または粒子フィルターと測定値を使用して、状態および状態推定誤差の共分散を修正します。
predict拡張カルマン フィルター、アンセンテッド カルマン フィルター、または粒子フィルターを使用した次のタイム ステップにおける状態および状態推定誤差の共分散の予測
residual拡張カルマン フィルターまたはアンセンテッド カルマン フィルターを使用するとき、測定残差と残差共分散を返す
initialize粒子フィルターの状態を初期化
cloneオンライン状態推定オブジェクトをコピー

ブロック

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Kalman Filter離散時間または連続時間の線形システムの状態の推定
Extended Kalman Filter拡張カルマン フィルターを使用した離散時間非線形システムの状態の推定
Particle Filter粒子フィルターを使用した離散時間非線形システムの状態の推定
Unscented Kalman Filterアンセンテッド カルマン フィルターを使用した離散時間非線形システムの状態の推定

トピック

状態推定の基礎

  • カルマン フィルター処理
    カルマン フィルターを実行し、システムをシミュレートして、定常状態フィルターと時変フィルターの両方についてフィルターで測定誤差を低減する方法を示す。

オンライン推定

Simulink での状態推定

トラブルシューティング

オンライン状態推定のトラブルシューティング

拡張カルマン フィルター アルゴリズムおよびアンセンテッド カルマン フィルター アルゴリズムを使用して実行されたオンライン状態推定のトラブルシューティングを行います。