【状态估计】基于卡尔曼滤波估计室内温度附matlab代码

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⛄ 内容介绍

比如我们要估计或预测某房间的温度。根据经验判断，这个房间的温度大概在 18°C 左右，可能会受室内外空气流通、光照等因素影响，房间内温度会有较小幅度的波动。假如我们以分钟为单位，定时测量房间温度，这里的 1 分钟，大家可以理解为采样周期。如果测量温度时，外界的天气是多云，光照时有时无，房间有较小的同外界空气的交换。由于这些外界不确定因素的影响，我们引入过程噪声 w(k)，方差为 Q，大小假定为 Q=0.01。因为卡尔曼滤波需要系统建模，假设该房间温度系统模型为

⛄ 核心代码

close allclcclear all%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 说明：卡尔曼滤波室内温度估计%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%N=200;%采样点的个数，时间单位是分钟CON=18;%室内温度的理论值，可以根据自己所在地的不同进行设置%状态及测量初始化X=zeros(1,N);   % 房间各时刻真实温度值初始化Xexpect=CON*ones(1,N);  %室内温度的理论值或者称之为期望值Xkf=zeros(1,N); % Kalman滤波处理的状态初始化Y=zeros(1,N);   % 温度计测量初始化%赋初值X(1)=18.5; %假如初始值房间温度为18.5℃P(1)=0.01;  %初始值的协方差Y(1)=18.2;  %初始观测Xkf(1)=Y(1); %滤波器的初始估计状态% 噪声

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 罗贞.基于卡尔曼滤波器的系统状态估计和故障检测[D].华中科技大学[2023-08-26].DOI:10.7666/d.D409309.

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