Norges landbrukshøgskole
Institutt for tekniske fag
Datadrevet modellering og multivariabel regulering
(frie fagvekter)
Datamaskinøving 5
- Øvingens hensikt:
- Forstå et Matlab-skript som implementerer
Kalman-filter-algoritmen.
- Sammenlikne ballistisk tilstandsestimering med
tilstandsestimering med tilbakekopling (Kalman-filter).
- Gi øving i å bruke Matlabs Control System Toolbox
for å designe Kalman-filtere.
- Praktiske opplysninger:
- Besvarelsen sendes inn som et html-dokument eller word-dokument med
lenker til skriptene og/eller modellene inne i selve besvarelsen, eller
som ordinær e-post med Matlab-skript og eventuelle
Simulink-modeller som vedlegg (attachment). Ikke send grafikk via e-post
(plottene skal genereres ved at kurslærer kjører de
innsendte Matlab-skriptene).
- Oppgavetekst:
- Ballistisk tilstandsestimator vs. Kalman-filter.
Se regneoppgave 9.16.
Dette
Matlab-skriptet realiserer Kalman-filteret utviklet i
oppgaven. Studer skriptet, og prøv å forstå hva
de enkelte delene av skriptet gjør. Undersøk (med
simuleringer) om Kalman-filteret er mer robust overfor modellfeil
enn hva en ballistisk estimator er. Legg da inn
initialtilstand-modellfeil og parametermodellfeil (mhp. Ku) etter
tur.
- Design av Kalman-filter vha "kalman" i CST.
Se eksempel 9.9 i læreboka. (9.252) angir
Kalman-filterforsterkningen K.
- Beregn K vha. funksjonen "kalman" i Control
System Toolbox (se
denne
introduksjonen til CST). Merk at
Kalman-filterforsterkningen K er lik M i
retur-argumentlista fra "kalman". Blir resultatet lik
(9.252)? (Forhåpentligvis ikke, siden korrekt verdi for K
er [0.3580, 0.3031]!)
- Beregn avviksmodellens egenverdier (jf. punkt 10 side 320 i læreboka).
Hvilken stabilitetsegenskap har avviksmodellen?
[Til framdriftsplanen]
12.3.99, Finn Haugen (Finn.Haugen@hit.no).