فيلتر كالمن معرفي : فيلتر كالمن تخمين بهينه حالت‌ها است كه براي سيستم‌هاي ديناميكي با اختلال تصادفي در سال 1960 بزاي سيستم‌هاي گسسته و در سال 1961 براي.

Slides:



Advertisements
Similar presentations
سازگاري فرايندهاي يادگيري Consistency of Learning Processes ارائه دهنده : الهام باوفای حقیقی استاد درس : آقای دکتر شيري دانشگاه امير كبير دانشكده ‌ مهندسي.
Advertisements

1 آزمايشگاه سيستم های هوشمند ( Domain-specific Architecture.
مديريت پروژه‌هاي فناوري اطلاعات برنامه‌ريزي پروژه (زمان‌بندي پروژه) سيدعليرضا هاشمی گلپايگانی.
1 Mobile Robot Localization and Mapping using the Kalman Filter استاد درس: دکتر شيري ارائه کننده: مجيد نم نبات بنام خدا.
مهندسی نرم افزار مبتنی بر عامل
ارائه روشي براي شناسايي کاراکترهاي دستنويس، برپايه شبکه LVQ.
ارائه درس روباتيکز Extended Kalman Filter فريد ملازم استاد مربوطه دکتر شيري دانشگاه امير کبير – دانشکده کامپيوتر و فناوري اطلاعات.
نام و نام خانوادگي : فريد ملازم 1 آزمايشکاه سيستم هاي هوشمند ( موضوع ارائه Process and Deployment Design.
شاخص هاي فرايند و پروژه درس مهندسي نرم‌افزار 2
Artificial Intelligent Systems Laboratory 1 مديريت پروژه فصل 21 درس مهندسي نرم‌افزار 2 دكتر احمد عبداله زاده بارفروش تهيه كننده : پويا جافريان.
ارائه کننده: آلاء شريعتی
مديريت پروژه‌هاي فناوري اطلاعات فرآيند مديريت پروژه-مرحله برنامه‌ريزي تخصيص منابع.
تعميم در يادگيري مبتني بر نمونه ها
مديريت پروژه‌هاي فناوري اطلاعات فرآيند مديريت پروژه-مرحله برنامه‌ريزي.
Artificial Intelligent Systems Laboratory 1 الگو‌هاي فرايند (Process Patterns) فصل 2 درس مهندسي نرم‌افزار 2 دكتر احمد عبداله زاده بارفروش تهيه كننده :
دانشگاه صنعتي اميركبير دانشكده مهندسي پزشكي استاد درس دكتر فرزاد توحيدخواه بهمن 1389 کنترل پيش بين-دکتر توحيدخواه MPC Stability-1.
Solving problems by searching Chapter 3 Modified by Vali Derhami.
به نام خدا دانشگاه علمي كاربردي واحد 11 تهران محيط‌هاي چند رسانه‌اي ) اسلايد سوم ) E.Javanmard Website:
شرط و تصميم اصول كامپيوتر 1. 2 الگوريتم اقليدس E1: [find remainder] Divide m by n and let r be the remainder. Clearly, 0
1/19 Informed search algorithms Chapter 4 Modified by Vali Derhami.
Modeling in Rangeland Ecosystems By: Dr. Hossein Bashari 2010.
1 فصل سوم سينماتيك مستقيم. 2 محتواي فصل   تعريف مجموعه فازي   تابع عضويت   نمايش مجموعه هاي فازي   برش آلفا   متغيرهاي زباني   ساخت مجموعه.
اصول رنگ تجزيه نور سفيد توسط منشور.
Image Enhancement in the
تفاوت داده و اطلاعات در روزهاي آفتابي خورشيد پشت ابر نيست
Prostration (سجده در برابر خدا).
به نام خدا POWER SYSTEM ANALYSIS Ali Karimpour Associate Professor
دانشكده مهندسي كامپيوتر ارائه كننده : محمد ابراهيمي
آرايه ها.
ANOVA: Analysis Of Variance
دانشگاه صنعتي اميركبير دانشكده مهندسي پزشكي استاد درس دكتر فرزاد توحيدخواه بهمن 1389 MPC Stability-1 کنترل پيش بين-دکتر توحيدخواه 3.
ANOVA: Analysis Of Variance
نمايش معادلات فضاي حالت توسط فرمهاي كانوليكال
Quick Sort مرتب سازي سريع.
آشنايي با برنامه نويسي به زبان C++
تکنیک دیماتل DEMATEL: decision making trial and evaluation laboratory.
بسمه‌تعالي پردازش تصوير Edge Detection.
مباني كامپيوتر و برنامه سازي Basics of Computer and Programming
دکتر حسين بلندي- دکتر سید مجید اسما عیل زاده
دکتر حسين بلندي/ دکتر سید مجید اسماعیل زاده / دکتر بهمن قربانی واقعی
تبدیل فوریه (Fourier Transform)
نمايش اعداد در کامپيوتر چهار عمل اصلي
Similarity transformation
MADM Techniques(2) TOPSIS
More About MPIC Applications
دانشگاه صنعتي اميركبير-دانشكدة مهندسي پزشكي-تابستان 82
فاطمه بهمن زیاری ، مریم امینی مدل های خطی 1 بهمن1393
مدلسازي تجربي – تخمين پارامتر
هیدرولیک جریان در کانالهای باز
مديريت پروژه‌هاي فناوري اطلاعات
درس کنترل ديجيتال مهر 1391 بسم ا... الرحمن الرحيم
مقدمه اي بر کنترل پيش بين
MPC Review کنترل پيش بين-دکتر توحيدخواه.
ارائه‌دهنده: مهدي برج خاني استاد درس: آقاي دکتر غريب زاده زمستان 86
Linear Control Hossein Moeinkhah Assistant Professor
آشنايي با درخت هاي تصميم گيري
Test آزمون نرم افزار Mansooreh Jalalyazdi.
كيفيت سرويس چيست؟ از ديد كاربر: عبارت است از تضمين سرويس انتها به انتها براي كاربر از ديد شبكه: عبارت است از امكان اولويت بندي بسته ها و تنظيم رفتار شبكه.
مدلسازي تجربي – تخمين پارامتر
مثال : فلوچارتي رسم كنيد كه دو عدد از ورودي دريافت كرده بزرگترين عدد
در اين درس مباني ساختمان داده ها و الگوريتم ها تدریس میشود.
Petri Nets: Properties, Analysis and Application
استفاده از شبكه هاي عصبي در شناسايي سيستم هاي غير خطي
تبديل همانندي در معادلات حالت و خروجي P ماتريس تبديل ثابت و ناويژه
گروه كارشناسي ارشد مديريت فنآوري اطلاعات(واحد الكترونيكي تهران)
تمريناتي براي پيشگيري از درد پايين کمر
مطالعات برنامه ريزي توسعه پست ها (Substation Expantion Planning)
آناليز درخت خطا FAULT TREE ANALYSIS 1
تخمين پارامترها - ادامه
Graph Theory in Circuit-1
Presentation transcript:

فيلتر كالمن معرفي : فيلتر كالمن تخمين بهينه حالت‌ها است كه براي سيستم‌هاي ديناميكي با اختلال تصادفي در سال 1960 بزاي سيستم‌هاي گسسته و در سال 1961 براي سيستم‌‌هاي پيوسته مطرح شده است. مشخصات: مبتني بر مدل ، خطي بودن مدل ، سفيد و گوسي بودن نويزها . اما اكنون استفاده از اين فيلتر به سيستم‌هاي غيرخطي ، با ديناميك متغير و شرايط ديگر نويزها، توسعه پيدا كرده است. الگوريتم كالمن - براي اين سيستم گسسته با نويزهاي سفيدگوسي ميانگين‌صفر و با فرض مستقل بودن نويزهاي حالت و اندازه‌گيري و مستقل بودن شرايط اوليه از اين نويزها و مشخص بودن مقادير آماري آنها: الگوريتم كالمن عبارت است از: Typical performance index for optimization:

فيلتر كالمن تعميم يافته پيش بيني در الگوريتم كالمن پيش بيني يك گام به جلو را داريم و براي پيش بيني N گام به جلو از رابطه زير استفاده مي‌شود : و ، ماتريس انتقال حالت از گام ام به گام ام ( ) است. فيلتر كالمن تعميم يافته براي سيستم غيرخطي زير به كمك خطي‌سازي حول تخمين حالت‌ها از الگوريتم كالمن استفاده مي‌شود.

حلقه الگوريتم بازگشتي فيلتر كالمن تعميم يافته

عوامل واگرايي در فيلترهاي كالمن و راه حل جلوگيري از آن 1- استفاده از محاسبات دقت بالا 2- در صورت متفرق ارائه شدن داده‌هاي اندازه‌گيري، ماتريس در 3- چند گام بيني، بهنگام نشود. 4- استفاده نكردن از فرآيندهاي قطعي بدون تحريك ( ) ، زيرا امكان دارد موجب منفي معين شدن شود. 5- متقارن كردن ماتريس‌هاي و در هر گام 6- استفاده از رابطه متقارن محاسبه 7- استفاده از الگويتم‌هاي جذر ريشه يا فاكتورگيري ـ راههاي مقابله با خطاهاي گرد كردن ـ يك راه مقابله با خطاهاي مدل‌سازي اضافه كردن مقداري نويز به هركدام از حالت‌ها ـ مسأله رؤيت پذيري يك راه تشخيص آن بيكران شدن يك يا چند عنصر روي قطر اصلي

عوامل واگرايي در فيلتركالمن تعميم يافته و راه حلهاي مقابله با آن 1- استفاده از الگوريتم‌هاي تكرار براي محاسبه حالت‌هاي اوليه از روي خروجي 2- تكرار الگوريتم كالمن در گام اول يا در چند گام اول بنحويكه مقادير حاصله از خطي سازي به يك بازة خطاي از پيش تعيين شده برسند. راه حل مقابله ـ مثبت معين نبودن ماتريس در يك گام ـ خطاي بيش از اندازه در تخمين اوليه حالت‌ها ( ) ، با توجه به اينكه اولين خطي سازي حول آن انجام مي‌شود.

واگرايي در پياده سازي عملي فيلتركالمن ـ اختلاف زياد در كواريانس واقعي خطاي تخمين و مقدار محاسبه شده در فيلتر كه مي‌تواند همراه با بينهايت شدن كواريانس واقعي، صفر شدن مقدار محاسبه شدة آن و در نتيجه صفر شدن بهره فيلتر شود. راه مقابله 1- در نظر گرفتن نويز در ورودي سيستم و در صورت نياز بزرگ فرض كردن قدرت آن 2- در نظر گرفتن يك حد آستانه پايين براي كواريانس خطاي محاسبه شده 3- استفاده از روش‌هايي‌كه فيلتر را به اندازه‌گيريهاي جديد حساس مي‌كنند