| Název: | Odhad stavu lineárních systémů |
| Další názvy: | State Estimation of Linear Systems |
| Autoři: | Holík, Radek Jan |
| Vedoucí práce/školitel: | Straka, Ondřej |
| Datum vydání: | 2013 |
| Nakladatel: | Západočeská univerzita v Plzni |
| Typ dokumentu: | bakalářská práce |
| URI: | http://hdl.handle.net/11025/10421 |
| Klíčová slova: | lineární dynamický systém;stav systému;odhad stavu;deterministický systém;stochastický systém;metoda nejmenších čtverců;metoda vážených nejmenších čtverců;Riccatiho rovnice |
| Klíčová slova v dalším jazyce: | linear dynamic system;state of system;state estimation;deterministic system;stochastic system;least squares;weighted least squares;Riccati equation |
| Abstrakt: | Bakalářská práce se zabývá lineárními systémy, a to jak deterministickými, tak i stochastickými. Ukazuje co je stav systému a k čemu je dobré ho znát. U deterministických systémů ukazuje několik způsobů návrhu rekonstruktoru stavu. Jedná se o lineární asymptotický rekonstruktor a rekurzivní algoritmus odhadu, vycházející z metody nejmenších čtverců. Podobně u stochastických systémů je ukázán postup odvození Kalmanova filtru pomocí metody vážených nejmenších čtverců. Závěr práce zahrnuje simulační ověření nabytých poznatků rekonstrukce u deterministických systémů a odhadování stavu Kalmanovým filtrem u stochastických systémů. |
| Abstrakt v dalším jazyce: | This thesis deals with both deterministic and stochastic linear systems. It explains the meaning of the term ?state of the system? and gives possible reasons for why it is good to know. As for deterministic systems, it shows several ways of designing the state reconstructor. It is a linear asymptotic reconstructor and recursive algorithm of estimation based on the method of least squares. Similarly, the chapter dedicated to stochastic systems shows a Kalman filter derivation procedure that uses the weighted least squares method. The conclusion includes simulative verification of acquired knowledge in examples of both reconstruction for deterministic systems and state estimation using the Kalman filter for stochastic systems. |
| Práva: | Plný text práce je přístupný bez omezení. |
| Vyskytuje se v kolekcích: | Bakalářské práce / Bachelor´s works (KKY) |
Soubory připojené k záznamu:
| Soubor | Popis | Velikost | Formát | |
|---|---|---|---|---|
| BP.pdf | Plný text práce | 2,13 MB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
| holik.pdf | Posudek vedoucího práce | 329,05 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
| holik-p.pdf | Průběh obhajoby práce | 141,31 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam:
http://hdl.handle.net/11025/10421Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.