在参数不确定性下的MHE——无需信息数据的鲁棒状态估计

《IEEE Transactions on Automatic Control》：MHE under parametric uncertainty — Robust state estimation without informative data

状态和参数估计对于具有不确定参数和持续过程/测量噪声的一般非线性系统的研究。提出基于常数先验参数估计的移动时域估计方法，证明即使缺乏激励持续性也能实现鲁棒稳定的状态估计，并与现有方法对比。数值例子验证了汽车轮胎摩擦参数估计的有效性。

　　

摘要：

在本文中，我们研究了具有不确定参数、持续过程和测量噪声的一般非线性系统的联合状态和参数估计问题。特别地，我们关注在没有激励持续性的情况下（即PE不存在的情况下），所得状态估计的稳定性特性。通过一个简单的学术示例，我们展示了现有的基于移动视界估计（MHE）的联合状态和参数估计方法以及传统的自适应观测器在没有PE的情况下可能会导致状态估计发散，即使噪声很小。我们提出了一种基于对未知系统参数的常数先验估计的MHE公式。仅假设存在一个稳定的状态估计器，我们就证明了所提出的MHE方法能够获得实际上稳定可靠的状态估计，而不受PE的影响。我们讨论了所提出的MHE公式与MHE和自适应估计的最新研究成果之间的关系。通过一个轮胎摩擦参数未知的汽车的数值示例，说明了所提出MHE方法的特性。