基于灵敏度分析的污水处理过程状态和参数同时估计

摘要

针对污水处理过程中当参数添加进原系统作为额外状态使其增广系统不可观的情况，提出了一种基于灵敏度分析的变量选择方法对状态和参数进行同时估计。首先，探究了灵敏度分析与动态系统可观性的相关问题，进而说明如何使用灵敏度分析来选择可以进行同时估计的变量，以确定估计参数集。其次，仿真实验采用扩展卡尔曼滤波算法对污水过程状态与所选可估计参数集进行同时估计，并与未使用灵敏度分析的方案进行比较。仿真结果表明，在增广系统不可观时，使用灵敏度分析可以有效地选择出适合估计的参数集，从而提高估计性能。

关键词

状态和参数估计 / 灵敏度分析 / 奇异值分解 / 变量选择 / 扩展卡尔曼滤波

基金资助

国家重点研发计划资助项目(2018YFB2003704); 国家自然科学基金资助项目(61503257)