【摘 要】
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信息物理系统（Cyber-Physical Systems,CPS）理论和方法可以用于协同控制、信息交换以及资源共享,有着广泛的应用。而对系统的状态进行准确地估计是所有后续决策和控制的基础,精准地估计系统状态具有重要的实际意义。本文针对非线性系统,在进行状态估计的同时考虑减少系统能量损耗,并分析估计效果,主要的工作如下:首先介绍了 CPS的发展过程和未来发展前景,简单地阐述了国内外学者现有的研究成
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信息物理系统（Cyber-Physical Systems,CPS）理论和方法可以用于协同控制、信息交换以及资源共享,有着广泛的应用。而对系统的状态进行准确地估计是所有后续决策和控制的基础,精准地估计系统状态具有重要的实际意义。本文针对非线性系统,在进行状态估计的同时考虑减少系统能量损耗,并分析估计效果,主要的工作如下:首先介绍了 CPS的发展过程和未来发展前景,简单地阐述了国内外学者现有的研究成果,引出本文的研究方向。而后介绍了本文主要研究的扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter,EKF）原理以及事件触发原理的相关内容。在上述介绍的基础上,本文考虑一般的非线性系统,为了减少数据传输带来的能量损耗,引入了一种事件触发机制,设计了此机制下的EKF型估计算法。然后分析了此算法的估计误差和估计误差协方差的有界性,并给出适当的初始条件保证真实的估计误差和估计误差协方差有界。另外证明了在相关参数存在临界值的情况下,可以通过设置初始条件来保证所设计的算法的稳定性,保证真实的估计误差和估计误差协方差矩阵有界。接着利用EKF原理,在事件触发机制下分析含有未知参数的系统的参数辨识和状态估计问题,设计了辨识未知参数和估计系统状态的算法,同时事件触发传输降低了能量损耗,这也是本文算法的优势所在。最后,在事件触发机制下的非线性系统中,考虑具有扰动及范数有界不确定性的情况,我们使状态方差最小化,设计了鲁棒递归估计器。考虑存在范数有界不确定性的情况,估计器使误差在每个采样时间最小,同时计算出增益矩阵。另外,本文还在随机分析理论的基础上证明了估计误差在一定初始条件下是均方有界的,同时采样机制减少了数据传输次数,节约了系统能量。
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