【数据驱动】数据驱动的未知输入观察器和状态估计Matlab实现

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

在工业控制系统、自动驾驶、机器人导航、航空航天等复杂动态系统中，状态估计是实现系统监控、故障诊断、最优控制的核心前提 —— 通过可测量的输出信息反演系统内部不可直接测量的状态（如电机转速、电池 SOC、飞行器姿态角），为系统决策提供可靠依据。然而，实际系统常面临两大核心挑战：

1. 未知输入干扰：系统运行过程中存在难以建模的未知输入，如工业设备的负载波动、自动驾驶车辆的路面阻力变化、飞行器的气流扰动等，这些未知输入会严重扭曲输出信息，导致传统基于模型的观察器（如卡尔曼滤波、Luenberger 观察器）估计精度大幅下降甚至失效；

1. 模型不确定性：复杂系统的精确数学模型难以建立（如非线性、时变系统），传统观察器依赖 “模型先验” 的特性使其适应性受限，当模型与实际系统偏差较大时，状态估计误差会迅速累积。

数据驱动方法（如机器学习、深度学习、数据驱动子空间方法）凭借 “无需精确数学模型、直接从数据中挖掘系统动态特性” 的优势，为解决上述问题提供了新路径。数据驱动的未知输入观察器（Data-Driven Unknown Input Observer，DD-UIO）通过分析系统输入输出数据的统计规律与动态关联，可在未知输入与模型不确定性共存的场景下，实现对系统状态的精准估计，其研究对提升复杂系统的可靠性、鲁棒性具有重要理论与工程意义。

二、核心概念与技术基础

2.1 未知输入观察器与状态估计的基本定义

2.1.1 未知输入观察器（UIO）的核心目标

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

iu

%% Strart part

% Load heartrate signal and build orginal data, you can use function

% 'plotATM' to plot reference data directly.

clear;

load ('r04_edfm'); % The fetal heartrate signal

signal_1 = val(2,:)/10; % First channel of the signal, the gain of the

% cited signal is 10, so we need to divide it.(in the '.info file')

signal_2 = val(3,:)/10; % Second

signal_3 = val(4,:)/10; % Third

signal_4 = val(5,:)/10; % Fourth

%% Prepare part

Signal = [signal_1;signal_2;signal_3;signal_4]; % Use four signals to build original signal matrix

Plot('Original signal',Signal); % Plot original signals

%% Fast ICA part

Output = FastICA(Signal); % Do the fast ICA

Plot('Output signal',Output); % Plot ouput signal

🔗 参考文献

https://ieeexplore.ieee.org/document/9507540)

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

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