典型文献
无迹卡尔曼滤波算法在污水处理BSM1过程中的应用研究
文献摘要：
污水处理过程具有多变量、强非线性和强扰动等特性,且系统输入具有随机性,不同天气状况和不同时间段的污水的排量不同.扩展卡尔曼滤波存在估计精度低和鲁棒性差等缺陷,当系统模型参数变化和外界环境噪声较大时,扩展卡尔曼滤波估计性能下滑.将无迹卡尔曼滤波算法应用到污水处理系统中,并与扩展卡尔曼滤波算法相比较,结果显示,无迹卡尔曼滤波可以对污水系统运行的实际状态进行更好的估计.该方法不仅提升了估计精度,更提高了估计的鲁棒性.
文献关键词：
扩展卡尔曼滤波;无迹卡尔曼滤波;污水处理过程
中图分类号：
作者姓名：
曾静;桑耀凯;李元
作者机构：
沈阳化工大学信息工程学院 辽宁 沈阳110142
文献出处：
引用格式：
[1]曾静;桑耀凯;李元-.无迹卡尔曼滤波算法在污水处理BSM1过程中的应用研究)[J].计算机应用与软件,2022(02):63-67
A类：
B类：
无迹卡尔曼滤波算法,BSM1,污水处理过程,多变量,强非线性,强扰动,随机性,不同天气状况,不同时间段,排量,估计精度,系统模型,参数变化,外界环境,环境噪声,卡尔曼滤波估计,算法应用,污水处理系统,扩展卡尔曼滤波算法,污水系统
AB值：
0.210485
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