Minimum variance constrained estimator
Minimum variance constrained estimator
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最小方差约束估计器
DOI：
10.1016/j.automatica.2021.110106
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
6.4
通讯作者：
Mehta, Prashant G.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Mishra, Prabhat K.;Chowdhary, Girish;Mehta, Prashant G.
本文研究离散时间线性系统在状态（或估计）存在附加（等式或不等式）约束时的状态估计问题。利用最小方差对偶，将估计问题转化为最优控制问题。两种算法的解决方案：全信息估计（FIE）和滚动时域估计（MHE）。主要结果是表明，所提出的估计是稳定的意义上的观察员。该算法是不同的标准算法的约束状态估计的基础上使用的最小能量对偶。在基准间歇反应器过程模型上对两者进行了数值比较。
This paper is concerned with the problem of state estimation for discrete-time linear systems in the presence of additional (equality or inequality) constraints on the state (or estimate). By use of the minimum variance duality, the estimation problem is converted into an optimal control problem. Two algorithmic solutions are described: the full information estimator (FIE) and the moving horizon estimator (MHE). The main result is to show that the proposed estimator is stable in the sense of an observer. The proposed algorithm is distinct from the standard algorithm for constrained state estimation based upon the use of the minimum energy duality. The two are compared numerically on the benchmark batch reactor process model.
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影响因子：
3
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通讯作者：
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影响因子：
--
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通讯作者：
J. Snyders
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