经典的维纳一柯尔莫哥洛夫滤波是针对信号和噪声都是平稳过程的情形提出来的.当信号是动态系统的输出时，它就不再是平稳过程，也就无法用经典的滤波方法.这就产生了卡尔曼滤波.当系统的状态方程和量测方程都由高斯变量驱动，并且系统对状态线性，但允许对量测非线性依赖，这时卡尔曼滤波可以写成一组封闭的方程，在实际中得到广泛应用.但当系统非线性地依赖状态时，除了一些特殊情形外，滤波方程无法解出来，**多做些近似计算.非线性滤波至今仍是不断引人研究的课题.在随机控制方面，对部分观测的系统，状态不能精确地量测，**多只能得到它的滤波值，这时一个直观的想法是用状态滤波值来取代相应确定性系统(即把噪声取为零)比较好控制中的状态变量，称为必然等价控制.但这样的控制未必就是比较好随机控制.一个重要的例外是线性二次高斯(LQG)问题，对它的必然等价控制正是比较好随机控制.对ARMAX系统，就不用滤波，对常见的LQ、跟 踪、模型参考等问题均可得到比较好随机控制.但一般说，只有线性系统，并只对有限的几种性能指标，才能得到比较好随机控制，浙江直销随机控制系统质量保证.对非线性系统，除了极个别例外，不易得到比较好随机控制的显式表达，浙江直销随机控制系统质量保证.用次优控制逼近，浙江直销随机控制系统质量保证，是一个有效的方法.随机极大值原理。

近年来，非线性随机系统的控制问题得到理论界和工程界的很大关注，取得了很多重要进展，如*优控制、反馈设计和滤波等。本书主要着重于系统稳定、***和*优控制的理论，从随机稳定的基本概念出发，介绍若干经典结果及近年来的一些*新的进展，希望能提供有关问题历史发展的脉络和方向。本书的写作过程中参考了国内外学者的相关文献与专著，当然也包括了作者近年的一些工作与心得。 首先，第1章是随机系统的介绍，主要是随机稳分方程的基本知识，如解的存在**性、Ito公式和解关于初值的连续依赖性，解的不等式。为了介绍*优控制问题，也简单介绍了微分方程有关粘性解的概念。 冤2章介绍Lyapunov稳定性理论，如各种稳定性的定义、定理，渐近稳定性定理，指 数稳定性定理，LaSalle不变原理。 在稳定性理论中，Backstepping反馈设计法是一个重要的方法，第3章介绍随机系统的Backstepping反馈设计法，此方法的优点是可直接得到控制律的显示表达式。把观测器设计，特别是高增益的观测设计与Backstepping反馈设计法结合，实现一些复杂系统的稳定性是本章的特色；这里既考虑了适应问题，也考虑了鲁棒问题。

    从控制理论的角度来看，对随机系统的研究主要包括下列方面内容:建模与辨识.从量测数据建立系统的数学模型，或已给出系统的模型结构，根据量测数据来估计模型中的未知参数.滤波.根据量测数据及系统的模型，估计受到噪声干扰的系统状态或信号.随机控制.对随机系统构造控制，使给定的性能指标达到极小.随机适应控制.对随机系统一方面辨识系统，估计参数，同时又给出控制，使性能指标达到**小.具体来讲，在建模与辨识方面，对量测到的随机数据，常用白噪声驱动差分方程(ARMA过程)来建模.对ARMA过程的系数、阶次等的估计称时间序列分析，它已有一套较成熟的方法，但能用这种方法有效处理的过程通常要有平稳性，而反馈控制系统，由于控制项的作用，系统的输出过程一般不具有平稳性，所以常用的时间序列分析方法对反馈控制系统的参数估计并不适用.对随机控制系统建模时**常用的模型是ARMAX过程，对它的系数估计通常用**小二乘、极大似然或由此引申出来的其他算法来估计，但要使估计收敛到真值，就得要求系统受到一定程度的激励.但这种激励要多大，收敛速度有多J决，这就引发了许多研究.对反馈控制系统的阶估计是一个饶有兴趣的问题.对滤波来讲。

免责声明： 本页面所展现的信息及其他相关推荐信息，均来源于其对应的用户，本网对此不承担任何保证责任。如涉及作品内容、 版权和其他问题，请及时与本网联系，我们将核实后进行删除，本网站对此声明具有最终解释权。