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온라인 상태 추정

명령줄과 Simulink®에서 선형 및 비선형 칼만 필터를 사용하여 모델 파라미터 추정

실시간 데이터와 선형, 확장 또는 무향 칼만 필터 알고리즘을 사용하여 시스템의 상태를 추정할 수 있습니다. System Identification Toolbox™ 라이브러리의 추정기 하위 라이브러리에 있는 Simulink 블록을 사용하여 온라인 상태 추정을 수행할 수 있습니다. 그런 다음 Simulink Coder™를 사용하여 이들 블록에 대한 C/C++ 코드를 생성하고, 이 코드를 임베디드 타깃에 배포할 수 있습니다. 명령줄에서 온라인 상태 추정을 수행하고 MATLAB® Compiler™ 또는 MATLAB Coder를 사용하여 코드를 배포할 수도 있습니다.

함수

extendedKalmanFilterCreate extended Kalman filter object for online state estimation
unscentedKalmanFilterCreate unscented Kalman filter object for online state estimation
particleFilterParticle filter object for online state estimation
correctCorrect state and state estimation error covariance using extended or unscented Kalman filter, or particle filter and measurements
residualReturn measurement residual and residual covariance when using extended or unscented Kalman filter
predictPredict state and state estimation error covariance at next time step using extended or unscented Kalman filter, or particle filter
initializeInitialize the state of the particle filter
cloneCopy online state estimation object

블록

Kalman FilterEstimate states of discrete-time or continuous-time linear system
Extended Kalman FilterEstimate states of discrete-time nonlinear system using extended Kalman filter
Particle FilterEstimate states of discrete-time nonlinear system using particle filter
Unscented Kalman FilterEstimate states of discrete-time nonlinear system using unscented Kalman filter

도움말 항목

온라인 추정 기본 사항

Simulink에서의 온라인 상태 추정

명령줄에서의 온라인 상태 추정

문제 해결

Troubleshoot Online State Estimation

Troubleshoot online state estimation performed using extended and unscented Kalman filter algorithms.