[發明專利]一種基于噪聲數據的未知系統狀態估計方法

在審

• 申請號: 202310080255.2
• 申請日: 2023-01-18
• 公開（公告）號: CN116184982A
• 公開（公告）日: 2023-05-30
• 發明（設計）人: 孫健;劉文婕;王鋼;陳杰
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: G05B23/02
• 分類號: G05B23/02
• 代理公司: 北京理工大學專利中心 11120
• 代理人: 張麗娜

本發明方法提供了一種基于噪聲數據的未知系統狀態估計方法，該方法的實時分為離線階段和在現階段。離線階段，向系統施加一列持續激勵的輸入序列，記錄相應的狀態和輸出。利用收集到的輸入?狀態?輸出軌跡，通過求解三個低復雜的SDP問題進行控制器參數設計。利用求解獲得的參數構建基于狀態估計的反饋控制器。在線運行階段，系統側每一時刻向控制器側傳輸當前時刻的輸出值，控制器系統輸出狀態估計以及控制輸入，并將控制輸入傳送回系統對系統進行鎮定。由此可見，本發明不需要預先的系統辨識，只需要數據采樣進行控制器設計，從而對未知系統進行狀態估計和鎮定。

技術領域

本發明涉及智能制造技術領域，具體涉及一種基于噪聲數據的未知系統狀態估計方法。

背景技術

為推動傳統制造業向智能制造業轉型升級，亟需解決生產線數據采集、信息處理、設備管控、作業調度、生產計劃管理和決策等方面的難題。考慮到復雜生產線信息傳輸壓力大，并且對于信息的保密性要求高等原因，在網絡中僅發送處理后的信息，接收后對真實信息進行恢復是現在常用的一種策略。這一策略可以建模為系統的遠程狀態估計，即利用收集到的系統輸入和輸出數據恢復系統的狀態數據。

狀態估計在控制、監視以及錯誤診斷中應用廣泛，因此獲得了較多的關注，并被較多學者廣泛研究，比如常用的卡爾曼濾波方法，以及基于模型預測的滾動時域估計等。但是，這些狀態估計方法大多是基于模型的，即需要預先構建系統模型或者利用收集到的數據進行系統辨識。但是隨著系統規模的不斷增加，系統辨識的難度和計算量也呈現出指數級別的增長。另一方面，傳統的狀態估計方法大多針對自鎮定的系統，即僅需設計狀態估計法則而不考慮系統的鎮定問題，但是對于開環不穩定系統來說，仍需要額外的控制法則進行控制。

為了解決上述問題，基于數據驅動的方法在這幾年中掀起了研究熱潮。這種方法直接從數據中學習到系統的控制法則，從而實現對系統的控制。但是現有的方法大多依賴于強化學習，這一方法需要大量的數據集進行預先訓練，在數據樣本較小的情況下無法達到期望的控制效果。同時，還應考慮數據獲取時候的噪聲，使得所設計的控制器對噪聲具有一定的魯棒性。

因此，目前亟需一種方法，能夠基于帶噪聲系統的數據直接得到系統的控制律和狀態估計，使得未知系統能夠穩定運行的前提下，獲得較為準確的系統狀態估計值。

發明內容

有鑒于此，本發明提供了一種基于噪聲數據的未知系統狀態估計方法，能夠基于系統離線收集到的帶有噪聲的輸入、狀態和輸出數據構造基于數據的狀態觀測器，在在線運行過程中，僅通過系統的輸入和輸出數據進行系統狀態估計并對利用估計狀態對系統進行狀態反饋控制，不需要預先的系統辨識.

為了實現上述發明目的，本發明的技術方案為：

一種基于噪聲數據的未知系統狀態估計方法，步驟包括：

S1、向未知系統施加控制輸入，收集未知系統的狀態和輸出值，并根據施加的控制輸入、收集到的未知系統的狀態和輸出值構建輸入數據矩陣U₀、1步狀態矩陣X₁、0步狀態矩陣X₀和輸出數據矩陣Y₀；

S2、利用S1中構造的輸入數據矩陣U₀、1步狀態矩陣X₁、0步狀態矩陣X₀和輸出數據矩陣Y₀求解三個SDP優化問題，得到狀態-輸入偽逆矩陣控制增益矩陣K^*和觀測增益矩陣L^*；

S3、利用S2中求解得到的狀態-輸入偽逆矩陣控制增益矩陣K^*和觀測增益矩陣L^*構造基于狀態估計的反饋控制器；

S4，在線運行階段，將未知系統和控制器通過網絡進行連接，未知系統僅向控制器發送每一時刻的輸出，控制器側配置S3中設計的基于狀態估計的反饋控制器對未知系統每一時刻的狀態進行估計，并且將控制輸入通過網絡通道傳回未知系統，對未知系統進行鎮定；