滚动时域估计算法（MHE算法）

资 源 简 介

滚动时域估计算法（MHE算法）

详 情 说 明

滚动时域估计算法（Moving Horizon Estimation, MHE）是一种结合最优估计与滚动优化的先进状态估计方法。该方法将动态系统的状态估计问题转化为一个带约束的有限时域优化问题，通过滚动时间窗的方式实现实时状态估计。

在MATLAB实现中，MHE算法框架主要包含三个核心环节：首先建立系统模型和测量方程，定义状态变量和输出变量；其次构造有限时域内的优化目标函数，通常包含过程噪声和测量噪声的加权平方和；最后通过数值优化方法求解该优化问题。

采用粒子群算法（PSO）作为优化求解器具有独特优势：群体智能特性可以避免陷入局部最优；并行搜索机制适合处理多维优化问题；算法实现简单且不依赖梯度信息。对于带约束的优化问题，通过惩罚函数法将约束条件转化为目标函数的惩罚项，当解违反约束时自动施加惩罚，引导粒子向可行域收敛。

实际应用中需要注意调节的关键参数包括：时域窗口长度、粒子群规模、惯性权重以及惩罚系数等。这种组合方法特别适合处理非线性系统和存在测量噪声的工况，在化工过程控制、电池状态估计等领域具有广泛应用价值。