| 学位论文数据集 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第14-24页 |
| 1.1 引言 | 第14页 |
| 1.2 自适应鲁棒非线性滤波算法的研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 非线性滤波算法发展现状 | 第14-17页 |
| 1.2.2 自适应鲁棒非线性滤波方法研究 | 第17-18页 |
| 1.3 不完全量测滤波理论及方法研究现状 | 第18-20页 |
| 1.3.1 测量数据随机性丢失的滤波处理方法 | 第18-19页 |
| 1.3.2 测量数据延时的滤波处理方法 | 第19-20页 |
| 1.4 非线性卡尔曼滤波在生物发酵过程状态估计中的应用 | 第20-21页 |
| 1.5 课题的研究意义和主要研究内容 | 第21-24页 |
| 1.5.1 课题的研究意义 | 第21-22页 |
| 1.5.2 课题的主要研究内容 | 第22-24页 |
| 第二章 自适应鲁棒SCKF滤波方法研究 | 第24-44页 |
| 2.1 引言 | 第24页 |
| 2.2 容积卡尔曼滤波器 | 第24-26页 |
| 2.3 平方根容积卡尔曼滤波器 | 第26-27页 |
| 2.4 鲁棒平方根容积卡尔曼滤波器 | 第27-28页 |
| 2.5 自适应鲁棒平方根容积卡尔曼滤波器 | 第28-36页 |
| 2.5.1 常值噪声统计估计器 | 第29-33页 |
| 2.5.2 时变噪声统计估计器 | 第33-34页 |
| 2.5.3 自适应鲁棒平方根容积卡尔曼滤波算法 | 第34-36页 |
| 2.6 实验与分析 | 第36-42页 |
| 2.7 小结 | 第42-44页 |
| 第三章 不完全量测下的CKF滤波算法研究 | 第44-56页 |
| 3.1 引言 | 第44页 |
| 3.2 不完全量测下的CKF滤波算法 | 第44-49页 |
| 3.2.1 系统模型建立和问题描述 | 第44-46页 |
| 3.2.2 采样点状态扩维 | 第46-47页 |
| 3.2.3 量测滞后下容积卡尔曼滤波 | 第47-49页 |
| 3.3 实验与分析 | 第49-54页 |
| 3.4 小结 | 第54-56页 |
| 第四章 量测滞后下的CKF滤波算法在发酵过程中的应用 | 第56-68页 |
| 4.1 引言 | 第56页 |
| 4.2 量测滞后下的自适应鲁棒SCKF算法 | 第56-57页 |
| 4.3 基于量测滞后非线性滤波算法的发酵过程状态估计方法 | 第57-59页 |
| 4.4 实验与分析 | 第59-66页 |
| 4.4.1 青霉素发酵过程状态估计 | 第59-62页 |
| 4.4.2 工业酵母发酵过程状态估计 | 第62-66页 |
| 4.5 小结 | 第66-68页 |
| 第五章 结论与展望 | 第68-70页 |
| 5.1 结论 | 第68页 |
| 5.2 展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第76-78页 |
| 作者简介 | 第78-79页 |
| 附件 | 第79-80页 |
