Фильтр - винер
Cтраница 2
В этом случае необходимо знать значительно меньше заранее заданной информации, чем в случае использования фильтров Винера и Калмана - Бьюси. Если при синтезе фильтров требуется достаточно полная информация о сигналах ( токах и напряжениях), то в последнем случае она не требуется, так как синтез устройства идентификации осуществляется на основе заданной информации о структуре модели объекта. В дальнейшем параметры модели подбираются автоматически, что в значительной степени повышает достоверность контроля. [16]
 |
Структурная схема фильтра Калмана - Бьюси. [17] |
Описывая все случайные процессы не с помощью корреляционных функций или спектральных плотностей, а с помощью дифференциальных уравнений ( уравнений состояния), Калман и Бьюси показали, что при случайных воздействиях оптимальная линейная система должна удовлетворять некоторой системе неоднородных линейных дифференциальных уравнений. Последнее обстоятельство является существенным. Так, если синтез фильтра Винера осуществляется в частотной области и его структура определяется только после решения интегрального уравнения, что затрудняет практическую реализацию, то фильтр Калмана по указанным уравнениям находится легче. [18]
 |
Измерительные цепи защиты ЛЭП. [19] |
Система уравнений (7.7) - (7.9) реализуется схемой, изображенной на рис. 7.5. Операторы Fj и d приняты с целью упрощения анализа единичными. Назначение блоков вытекает из обозначений, принятых на схеме. Дальнейшие исследования проведем применительно к моделям, выходные координаты которых аналогичны сигналам, рассматриваемым при синтезе фильтров Винера и Калмана, что дает возможность сравнить некоторые характеристики этих методов обработки сигналов и в зависимости от имеющейся информации об объекте защиты, материально-технической базы и требований отдать предпочтение в пользу тех или иных измерительных систем. [20]
 |
Разделение полезного сигнала s и помехи п посредством полосового фильтра ( у - измеряемый сигнал. SF - отфильтрованный сигнал. [21] |
В данной главе обсуждаются вопросы применения подобных фильтров в системах управления. Если же спектры полезного сигнала и шума накладываются друг на друга, для выделения сигнала должны использоваться статистические методы оценивания. В этих условиях принципиально невозможно получить абсолютно точные значения сигналов и целью указанных методов является лишь минимизация воздействия помех. Первым фильтром такого типа стал предложенный в 1940 г. для непрерывных сигналов фильтр Винера, в основе которого лежал метод наименьших квадратов. [22]
В данной главе обсуждаются вопросы применения подобных фильтров в системах управления. Если же спектры полезного сигнала и шума накладываются друг на друга, для выделения сигнала должны использоваться статистические методы оценивания. В этих условиях принципиально невозможно получить абсолютно точные значения сигналов и целью указанных методов является лишь минимизация воздействия помех. Первым фильтром такого типа стал предложенный в 1940 г. для непрерывных сигналов фильтр Винера, в основе которого лежал метод наименьших квадратов. Новым этапом в развитии теории фильтрации явился фильтр Калмана, первое сообщение о котором было опубликовано в 1960 г. Большое достоинство этого фильтра по сравнению с фильтром Винера состоит в том, что в нем применяется параметрическая модель сигнала. Первоначально фильтр Калмана был разработан для дискретных сигналов, описываемых моделями в пространстве состояний. Вывод фильтра Калмана обсуждался в разд. [23]
Страницы: 1 2