人工智能-带有脉冲和随机扰动的神经网络的状态估计和不变集研究.pdf

控制系统的应用中存在状态不能直接测量或测量成本高的实际问题,给模型参数未知的系统完全利用状态数据学习最优控制器带来挑战性难题.为解决这一问题,首先构建具有状态观测器且系统矩阵中存在未知参数的离散线性增广系统,定义性能优化指标;然后基于分离定理、动态规划以及Q-学习方法,给出一种具有未知模型参数的非策略Q-学习算法,并设计近似最优观测器,得到完全利用可测量的系统输出和控制输入数据的非策略Q-学习算法,实现基于观测器状态反馈的系统优化控制策略,该算法的优点在于不要求系统模型参数全部已知,不要求系统状态直接可测,利用可测量数据实现指定性能指标的优化;最后,通过仿真实验验证所提出方法的有效性.

这是在能源控制中心运行的状态估计模块的缩小版本。 它具有以下特点： (1) 输入测量重量的选项(2) 加权最小二乘估计的实现 功能缺失： (1)不良数据识别

提出了一种基于数据驱动的稀疏虚假数据注入攻击策略。攻击策略分为3个阶段：第一阶段，基于稀疏优化技术对窃听的数据进行预处理以剔除异常值；第二阶段，基于平行因子分解算法推断不完整的系统信息矩阵；第三阶段，根据推断的系统矩阵，使用凸优化的方法求解稀疏攻击向量。仿真实验结果表明，当存在异常值时，传统的攻击策略无法成功实施，而所提攻击策略仍能成功地实施稀疏虚假数据注入攻击。

电力系统状态估计快速分解法MATLAB程序 输入数据矩阵 运行可得结果

matlab仿真交通流代码!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! !! !! 该CD-ROM包含EEC291最终项目的所有信息！ !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 作者：鲍里斯·普罗德洪姆·皮埃尔·安托万·贝纳德 项目名称：使用Ensemble Kalman滤波器实现基于密度的小区传输模型，用于高速公路交通量估算 ！------------------------------------------------- ---------------------------！ matlab的主要脚本是mainScript.m。为了能够运行它，需要访问Mobile Millennium数据库。 所有脚本必须在最新版本的Matlab上运行 CDROM的组织： - Literature folder : contains all the rea

人工智能-机器学习-面向对象的电力系统状态估计的理论与软件的研究与开发.pdf

机器人学本质上是处理世界上移动的事物。我们生活在一个火星漫游者，无人驾驶飞机测量地球，很快，自动驾驶汽车的时代。而且，虽然特定的机器人有其微妙之处，但在所有的应用中，我们也必须面对一些共同的问题，特别是状态估计和控制。机器人的状态是一组量，例如位置、方向和速度，如果知道，这些量可以完全描述机器人随时间的运动。在这里，我们把注意力完全放在估计机器人状态的问题上，而忽略了控制的概念。是的，控制是必不可少的，因为我们想让我们的机器人以某种方式运行。但是，这样做的第一步通常是确定国家的过程。而且，对于实际问题，状态估计的难度往往被低估，因此，将其与控制放在同等的地位上是很重要的。在这本书中，我们介绍了高斯测量噪声污染的线性系统的经典估计结果。然后我们研究了非高斯噪声非线性系统的一些推广。与典型的估计文本不同，我们详细研究了如何将一般的估计结果裁剪为在三维空间中操作的机器人，提倡一种处理旋转的特殊方法。本简介的其余部分提供了一些估计的历史，讨论了传感器和测量的类型，并介绍了状态估计问题。文章最后对书中的内容进行了分类，并提供了一些其他的阅读建议。   大约4000年前，早期的海员面临着一个车辆状态估计问题：如何在海上确定船的位置。早期开发原始海图和观测太阳的尝试使得当地可以沿着海岸线航行。然而，直到15世纪，随着关键技术和工具的出现，在公海上进行全球航行才成为可能。航海罗盘是磁罗盘的早期形式，允许对方向进行粗略的测量。罗盘加上粗略的海图，使人们能够沿着主要目的地（即遵循罗盘方位）之间的垂直线航行，然后逐渐发明了一系列仪器，使人们能够测量遥远点之间的角度（即十字标尺、等高仪、象限仪、六分仪经纬仪）。

matlab代码循环运行## Kalman滤波器端口###基于Matlab的代码的移植，用于将Quadrotor的状态估计到C ++ / ROS框架。 （UKF / EKF）。 两种Kalman滤波器实现的状态向量均为14维：#### [位置，速度，方向，imu加速度计偏差，侧倾/俯仰偏差] ####实现使用Boost 1.49，C ++ 11 / STL和ROS Hyrdo ######信息卡尔曼滤波器是一种最佳估计器。 如果可以将系统和观测值的噪声建模为高斯模型，则卡尔曼滤波器可将估计值的均方误差降至最低。 此外，该过滤器是递归的，因此可以在新数据可用时提供状态估计。 如果您有一个很好的估计，那么将滤波器与增益学习的预处理步骤结合使用可以实现一个可靠的系统。 该项目的目的是使用带有IMU和单个摄像机作为系统输入的扩展卡尔曼滤波器或无味卡尔曼滤波器驾驶四旋翼飞行器。 一旦开发出良好的状态估计器，它将与PD控制器结合使用，PD控制器将使用位置和速度估计来计算到达所需位置所需的推力和力矩。 nanoplus四旋翼有一个机载姿态控制器，其运行频率高于位置和速度控制器。 这意味着定向估计将仅

机器人学的状态估计中文版