[發明專利]系統狀態預測有效
| 申請號： | 201810895969.8 | 申請日： | 2018-08-08 |
| 公開（公告）號： | CN109391195B | 公開（公告）日： | 2022-04-26 |
| 發明（設計）人： | M.阿爾馬拉斯;B.奧布斯特 | 申請（專利權）人： | 西門子股份公司 |
| 主分類號： | H02P21/00 | 分類號： | H02P21/00 |
| 代理公司： | 中國專利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人： | 張凌苗;劉春元 |
| 地址： | 德國*** | 國省代碼： | 暫無信息 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 系統 狀態 預測 | ||
【權利要求書】：
1.用于狀態預測的方法，所述方法包括以下步驟：
提供物理系統的行為的狀態空間模型，所述模型包括針對狀態轉移和測量誤差的協方差；
提供用于預測所述物理系統的狀態變量的基于數據的回歸模型；
觀察包括所述物理系統的狀態變量的狀態矢量；
使用所述回歸模型，確定基于所述狀態矢量的狀態變量的預測矢量；以及
通過貝葉斯濾波組合來自所述狀態空間模型的信息與來自所述回歸模型的預測。
2.根據權利要求1所述的方法，其中所述貝葉斯濾波由卡爾曼濾波來實現。
3.根據權利要求1所述的方法，其中所述貝葉斯濾波由擴展卡爾曼濾波來實現。
4.根據權利要求1所述的方法，其中所述貝葉斯濾波包括粒子濾波。
5.根據前述權利要求中的一個所述的方法，其中所述回歸模型包括訓練的遞歸神經網絡。
6.根據權利要求5所述的方法，其中所述物理系統是時間連續的，所述遞歸神經網絡在離散時間步長之間被插值，并且所述貝葉斯濾波包括連續卡爾曼濾波。
7.用于狀態預測的裝置，包括以下元件：
接口，其用于觀察包括物理系統中的狀態變量的狀態矢量；
處理構件，其適于執行根據權利要求1-6中的任一項所述的方法。
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