摘要
本发明公开了缺失数据下粒子滤波的氨法脱硫系统的建模与估计方法,属于氨法脱硫系统的建模技术领域,解决了在非完整数据采样的情况下对氨法脱硫系统建模并精确估计系统的未知参数和状态的技术问题。其技术方案为:包括如下步骤:步骤1)构建出基于Hammerstein输出误差自回归模型的氨法脱硫非线性系统模型,并获得所有信息向量和辨识系统的模型描述;步骤2)构建出基于粒子滤波的梯度迭代辨识模型方法流程来对缺失数据下的氨法脱硫非线性模型的未知参数进行准确估计。本发明的有益效果:通过逼近估计来实现了对缺失数据下粒子滤波的氨法脱硫非线性系统的未知参数精确估计。
技术关键词
氨法脱硫系统
多项式
有色噪声
非线性系统模型
估计方法
无噪声
噪声信息
粒子
变量
参数
滤波
入口SO2浓度
辨识系统
数据
误差
非线性结构
系统为您推荐了相关专利信息
效能评估方法
装备
统计推断方法
数据项
匹配误差
振动控制方法
RBF神经网络
驱动机械臂
肌腱
轨迹
协方差矩阵
扩展卡尔曼滤波
SOC估计方法
钠离子电池
等效电路模型