Изобретение относитс к самонастраивакниимс системам управлени и регулировани и может быть использовано дл фильтрации и- получени высокоточной оценки параметров состо ни динами чвских систем, сигнал возмущени которых измен етс случайным образом. Известны устройства цл оценки состо ни дискретных динамических систем ,, представл ющие собой фильтр Калмана и дающие оптимальную устойчивую несмещенную оценку состо ни динамиче кой системы по измерени м ее выходного сигнала. В общем случае фильтр Калмана содрржит три сумматора, блок усилени с переменным коэффициентом К, блок преобразовани параметров состо ни Н (блок преобразовани ),блок экстрапол ции оцениваемого сигнала ф, блок преобразовани сигнала возмущени Г и блок задержки, причем первый вход первого сумматора соединен с первым входом фильтра Калмана, второй вход первого сумматора через инвертор и блок преоб- разовани подключен к выходу третьего сумматора и первому входу второго сум матора, а выход через блок Усилени - к второму входу второго суммато|эа, выход которого, вл ющийс выходом ФИЛЬТ ра Калмана, через блок задержки соединен с входом блока экстрапол ции оцениваемого сигнала, выход которого подключен к первому входу третьего сумма тора, второй вход которого подключен к выходу блока преобразований сигнала возмущени , вход которого вл етс вторым входом фильтра Калмана, а его третьим входом вл етс второй вход блока усилени с переменным коэффициентом К. Фильтр Калмана дает высокую точность оценки параметров состо ни дискретной динамической системы при отсутствии возмущени ее параметров Lll Однако в реальных динамических системах таков возмущение (предна- меренное или случайное) присутствует, поэтому точность оценки параметров состо ни таких систем данным устройством вл етс низкой. Наиболее близким по технической сущ ности к предлагаемому ацаптивному фильтру вл етс устройство оценки параметров состо ни динамической систе- мы, представл ющее собой разделенный адаптивный фильтр, содержащий t фшгьт«ров Калмана, С умножителей, сумматор и блок определени апостериор ых плотностей веро тностей оценок параметров состо ни динамической системы (блок определени апостериорных плотностей веро тностей), первый вход которого сое динен с входом разделенного адаптивного фильтра, а 6 выходов соответственно подключены к первым входам t умножите-лей , выходы которых подключены соот ветственно к 6 входам сумматора, вход разделенного адаптивного фильтра соеди- ней с первыми входами 6 фильтров Калмана , выходы которых подключены к вторым входам блока определени апосте- риорных плотностей BspoHTiiocTeS и к вторым входам умножителей, выходом разделенного адаптшзного фильтра выход сумматора. В разделенном фильтре оценка парамет. ров состо ни дискретной щшамической системы формируетс на выходе суммато ра как взвешенна сумма -с оценок этих же параметров, получаемых на выходах фильтров Калмана, имеющих различные фиксированные значени , сигнала возму щени . Высока точность оценки параметров состо ни системы, получаема на выходе разделенного адаптивного фильтра достигаетс за счет задани множества дискретных значений сигнала возмущени в Б ф{шътрах, охватывалошего априорную область изменени сигнала возмущени динамической систему: взвешивани в со- ответствии со значени ми апостериорных плотаостей веро тностей частотных оценок , получаемых каждым из -6 фильтров Калмана 2 . Недостатком разделенного адаптивного фильтра вл етс его громоздкость, поскольку он содержит Б сложных устройств - фильтров Капмана. Цель изобретени ,, упрощение разделенного адаптивного фильтра дл оценки параметров состо ни дискретной динамической системы с высокой точностью при наличии возмущени ее параметров. Поставленна цель достигаетхз тем, что из разделенного адаптивного фильтре измываютс 6 -1 фильтров Калмйна, а в адаптивный фильтр, .содеркащий один фильтр Капмана, соединенный первым юсодом с первым входом блока определе НИН апостериорных плотностей веро тностей , f выходов которого подключены соответственно к первым входам К умножителей , соединенных выходами соответственно с 6 входами сумматора, введены 8 экстрапол торов измер емого сигнала , блок определени дисперсии среднего значени сигнала возмущени , блок установки фиксированных значений сигнала возмущени , блок преобразовани и два блока задержки - блок задержки среднего значени сигнала возмущени и блок задержки дисперсии среднего значени сигнала возмущени (блок задержки ), причем фильтр Калмана выполнен с дополнительным выходом от его блока экстрапол ции оцениваемого сигнала , при этом основной выход фильтра Калмана вл етс выходом адаптивного фильтра, дополнительный выход соединен через блок преобразований с первыми вх дами 2 экстрапол торов .измер емого сйг нала, каждый из f вторых входов которбго соединен соответственно с одним из выходов блока установки фиксированных значений сигнала возмущени , с вторым входом одного из 6 умножителей и с одним из первых входов блока определени диспорсии среднего значени сигнала возмущени , а выходы соединены соот ветственно с одним из вторых входов блока определени апостериорных плотностей веро тностей, каждый из в вьзсодов которого соединен соответственно с одним из вторых входов блока определени дисперсии среднего значени сигнала возмущени ,, соединенного третьим входом с выходом сумматора и через первый блок задержки - с вторым входом фильтра Калмана, а выходом через второй блок задержки - с третьим входом фильтра Калмана. Упрощение адаптивного фильтра по сравнению с разделенным адаптивным фильтром заключаетс в том, что вместо взвещенного суммировани выходных сигаалов 6 фильтров Калмана (результатов оценки параметров состо ни дискрет ной динамической системы каждым из g фильтров, настроенньсх; на фиксированные значени сигнала возмущени ) в прототи пе в представленном устройстве осушеср вл етс взвешенное суммирование значений сигнала возмущени , и полученный сигнал подаетс на второй вход ацинстве ного в этом устройстве фильтра Калмана Введение В экстрапол торов измер в- мого сигнала, блока преобразований, блок установки фиксированных значений сигнал возмущени , блока определени дисперсии среднего значени сигнала возмущени и двух блоков задержки с описанными их взаимными св з ми позвол ет сформиро- вать требуемый переменный сигнал воз мущени дл одного фильтра Калмана 1О 7 .4 таким образом, чтобы в каждый момент измерений он был равен веро тному зилчению возмущени выходного сигнала дискретной динамической системы. На чертеже прецставлена блок схема адаптивного фильтра. Адаптивный фильтр содержит фильтр Калмана 1, блок 2 определени апостериорных плотностей веро тностей, б умно жигелей 3, сумматор 4, t экстрапол то. ров 5 измер емого сигнала, блок 6 опре делени дисперсии среднего значени сигнала возмущени , блок 7 установки фиксированных значений сигнала возмущени , блок 8 преобразовани и два блока 9 задержки . Фильтр Калмана 1 содержит блок 10 преобразовани , сумматор11, блок 12 усилени , с переменным коэффициентом , сумматор 13, блок 14 задержки, блок 15 экстрапол ции оцениваемого сигнала , блок 16 преобразовани сигнала возмущени , сумматор 17, соединенные между собой известными св з ми. Фильтр Калмана 1 выполнен с дополнительным входом от его блока 15 экстрапол ции оцениваемого сигнала, при этом основной выход фильтра Калмана 1 вл етс выходом адаптивного фильтра, а дополнительный выход через блок 8 преобразовани подключен к первым входам 6 экстра- пол торов 5 измер емого сигнала, каждый из вторых входов которых соединен соответственно с одним из i выходов блока 7 установки фиксированных значе НИИ сигнала возмущени , вторьТм входом одного из 6 умножителей. 3 и одним из 6 первых входов блока 6 определени дисперсии среднего значени сигнала возмущени , а выходы подключены соответственно к одному из вторых входов блока 2 определени апостериорных плотностей веро тностей, каждый из выходов которого соединен соответственно с одним из 6 BTOpbtx входов блока 6 определени ции- Персии среднего значени сигнала возмущени , соединенного третьим входом с выходом сумматора 4 и через первый блок 9 задержки - с вторым входом филь- ра Калмана 1, а выходом через второй блок задержки 9 - с третьим входом фильтра Калмана 1, первый вход которого соединен с первым входом блока 2 определени апостериорных плотностей веро тностей, выходов которого подключены соответственно к первым входам умножителей 3, соединенных выхода- . ми соответственно с входами сумматора 4. В установившемс режиме ацаптивный фильтр работает слецующим образом. В момент вхоцной сигнал аааптивного фильтра поступает на первый вход фильтра Калмана 1 и на первый вхоа блока 2 определени апостериорных плоьностай веро тностей. В этот же момент времени -fc на выходе блока 7 установки фиксированных значений сила возмущени вырабатываетс С разлийых между собой посто оа ых сигналов 0-j (j ff, которые nocTynaibT на вторые Р. вхоцов экстрапо л торов 5 измер емых сигналов, на вторые входы 6 умножителей 3 и на f первых входов блока 6 определени дисперсии среднего значени сигнала возмущени , На первые входы t экстрапол торов 5 измер емого сигнала поступает сигнал Z, задержанный в-Момент fc. в бпо ке 14 задержки фильтра Калмана 1, про экстраполированный в блоке 15 эстрепо715ШИИ оцениваемого сигнала фильтра Кал мана 1, преобразованный в блоке 8 пре- bбpiaзoвaний выходной сигнал , фильтра Калмана 1 7.-МфХ,, где ( - матрища экстрапол ции сигнала - на момент t-; Н - матрица преобразовани оцениваемого сигнала, устана:в| ивающа соответствие между измеренным сигналом и оцениваемым вектором параметров сос;т6 йи51| дискретной минамической системы , это таМатрица, котора используетс в блоке 10 преобразовани фильтра Калмана 1. В момент iij формируютс сигналы 6. выходных сигналов экстрапол торов 5 измер емого сигнала, каждьШ из которых представл ет собой проэкстрапопированное на момент i, значение измер емого сиг«нала , возмущенного одним из фиксироваН. ных сигналов ;e(j--Ce), z, где Г - матрица преобразовани си). нала возмущени , это та матрица, котора используетс в блоке 16 преобразовани сигнала возмущени фильтра Калмана 1. Эти 6 сигн(злов поступают на С соотве ствук дих вторых входов блока 2 опрецелени апостериорных плотностей веро тностей , поскольку на первый вход этого блока в момент -Ь поступает сигнал t , 10 7 то на С выходах его в этот момент вре мени формируетс Б выходных сигналов Р:, « апостериорных плотностей вере тностей частных оценок параметров состо ни дискретной динамической систе-« мы при фиксированных значени х сигнала возмущени в момелт времени , которые формируютс по правилу Байеса . Эти 6 сигналов поступают на соответствующие первые входы К умножителей 3 и на 6 вторых входов блока 6 определени дисперсий среднего значени сигнала возмушени , В момент времени Ь: на выхо дах В умножителей 3 образуютс сигналы ( -fg , взвешенные в соответствии со своими плотност ми веро тносзначени сигнала возмущени ff:, .О-, которые в момент t суммируютс в сумматоре 4, образу среднее значение сигнала возмущени 0.Т. , KOixspoe задерживаетс в первом 9 задержки цо слецующего момента проведени измерений t , . и оцновременно в момент -t поступает на третий вход блока 6 определени дисперсии среднего значени сигнала возмущени . Выхоцкой сигнал ) этого блока в момент -b-f формируетс в соответствии с формулой Т) Z (Q. ) задерживаетс на втором блоке 9 задержки цо слецуюшего момента времени-Ьу. Задержанные с момента времени ВЫХ.ОЦНОЙ сигнал сумматора 4 и выходной сигнал блока 6 определени дисперсии среднего значени сигнала возмущени в момент-fc поступают соответственно на второй и третий входы фильтра Калмана 1 и, поскольку на пер вый вход фш1ьтра Калмана 1 в этот мо- Мент-t поступает сигнал Zf, на выходе фильтра Калмана 1 образуетс LlJ сигZ , представл ющий собой оценку векто1эа параметров состо ни динамической системы при наличии возмущени ее параметров, В момент-fc ц. j процесс повтор етс . Таким образом, Ь адаптивном фильтре осуществл етс формирование измен к ще1Х1с сигнала возмущени и последующее его использование в стандартном фильтре Калмана, что позволило упростить адаптивный фильтр по сравнению с разделенным адаптивным фильтром за счет изъ ти С-1 фильтров Калмана. Сравнительные испытани предлагаемого адаптивного фильтра с известными показали, что техн.ические характеристики по надежности функционировани сисхемы фильтрации и прогнозировани при применени изобретени могут быть улучшены в 3 - 11 раз. Это позвол ет использовать его в системах, в которых необходима минимальна стоимость и минимальна загрузка аппаратуры и вычислительных средств нар ду с высокими Требовани ми, предъ вл емыми этими системами к точностным характеристикам фильтров.The invention relates to self-tuning control and regulation systems and can be used to filter and to obtain a highly accurate estimate of the parameters of the state of dynamic systems whose disturbance signal varies randomly. Devices are known for estimating the state of discrete dynamic systems, which are a Kalman filter and giving an optimal stable unbiased assessment of the state of a dynamic system by measuring its output signal. In the general case, the Kalman filter contains three adders, a gain unit with a variable coefficient K, a status parameter conversion unit H (conversion unit), an extrapolation unit for the estimated signal f, a disturbance signal conversion unit G and a delay unit, the first input of the first adder connected to the first input of the Kalman filter, the second input of the first adder through the inverter and the conversion unit is connected to the output of the third adder and the first input of the second summitter, and the output through the Gain unit to the second input of the second sou Mmato | ea, the output of which, being the output of the Kalman FILT, is connected via a delay unit to the input of the extrapolation unit of the estimated signal, the output of which is connected to the first input of the third sum of the torus, whose second input is connected to the output of the conversion unit of the disturbance signal whose input is The second input of the Kalman filter, and its third input is the second input of the gain unit with a variable coefficient K. The Kalman filter gives a high accuracy of estimation of the parameters of the state of a discrete dynamic system when there is no and its disturbance parameters Lll However, in real systems such dynamic perturbation (Intentional or accidental) is present, so that the accuracy of parameter estimation state in this device such systems is low. The closest in technical terms to the proposed ancaptive filter is a device for estimating the parameters of the state of the dynamic system, which is a split adaptive filter containing Kalman, C multipliers, an adder and a block for determining the posterior densities of probabilities of parameter estimates the state of the dynamic system (the block determining the a posteriori probability densities), the first input of which is connected to the input of the split adaptive filter, and 6 outputs are respectively connected to the first inputs t of the multipliers, the outputs of which are connected respectively to the 6 inputs of the adder, the input of the divided adaptive filter with the connections to the first inputs of 6 Kalman filters, the outputs of which are connected to the second inputs of the aposterior density unit BspoHTiiocTeS and to the second inputs of the multipliers , output split adapter filter output adder. In a split filter, a parameter estimate. At the output of the totalizer, a state of a discrete system is formed as a weighted sum, with estimates of the same parameters obtained at the outputs of the Kalman filters, having different fixed values, of the perturbation signal. The high accuracy of estimating the parameters of the state of the system obtained at the output of the divided adaptive filter is achieved by setting a set of discrete values of the disturbance signal in Bf {shitra, which covered the a priori range of variation of the disturbance signal of the dynamic system: weighting in accordance with the values of a posteriori probability densities frequency estimates obtained by each of -6 Kalman filters 2. The disadvantage of a divided adaptive filter is its cumbersomeness, since it contains B complex devices — Kapman filters. The purpose of the invention is to simplify a divided adaptive filter for estimating the state parameters of a discrete dynamic system with high accuracy in the presence of a perturbation of its parameters. The goal is reached by the fact that 6–1 Kalmyna filters are washed out of a divided adaptive filter, and an adaptive filter containing one Kapman filter connected with the first input to the first input of the unit determines the NIN of the a posteriori probability densities, the outputs of which are connected respectively to the first inputs To the multipliers connected by the outputs, respectively, to the 6 inputs of the adder, 8 extrapolators of the measured signal are introduced, a unit for determining the dispersion of the average value of the disturbance signal, a fixing unit perturbation signal, a conversion unit, and two delay units — a delay unit of an average value of a disturbance signal and a dispersion delay unit of an average value of a disturbance signal (a delay unit); the Kalman filter is provided with an additional output from its extrapolation unit of the estimated signal, while the main output Kalman filter is an output of an adaptive filter, an additional output is connected via a conversion unit with the first inputs 2 extrapolators of the measured syngal, each of the f second inputs o is connected respectively to one of the outputs of the fixed value set unit of the perturbation signal, to the second input of one of 6 multipliers and to one of the first inputs of the dispersion definition unit of the average value of the disturbance signal, and the outputs are connected respectively to one of the second inputs of the block to determine a posteriori densities each of the outputs of which are connected respectively to one of the second inputs of the unit for determining the variance of the average value of the disturbance signal connected to the third input from the output house of the adder and through the first delay unit - with the second input of the Kalman filter, and output through the second delay unit - with the third input of the Kalman filter. The simplification of the adaptive filter compared to the divided adaptive filter is that instead of the summation of the output sigals of 6 Kalman filters (the results of estimating the parameters of the state of a discrete dynamic system with each of the g filters perturbed; at fixed values of the perturbation signal) in the presented the drier is a weighted summation of the values of the disturbance signal, and the resulting signal is fed to the second input of the cassmanian Kalman filter in this device. Introduction In the extrapolators of the measured signal, the conversion unit, the fixed value setting unit, the disturbance signal, the dispersion determination unit, the average value of the disturbance signal, and the two delay units with their described interconnections make it possible to generate the required variable disturbance signal for one filter Kalman 1O 7.4 in such a way that at each measurement moment it would be equal to the likely compulsion of the disturbance of the output signal of the discrete dynamic system. The drawing shows the block diagram of the adaptive filter. The adaptive filter contains a Kalman filter 1, a block 2 for determining a posteriori probabilities of densities, 6 smart flutes 3, an adder 4, t an extrapolation. 5 of the measured signal, block 6 for determining the dispersion of the average value of the disturbance signal, block 7 for setting the fixed values of the disturbance signal, conversion block 8 and two delay blocks 9. The Kalman filter 1 contains a conversion unit 10, an adder 11, a gain unit 12 with a variable coefficient, an adder 13, a delay unit 14, an extrapolation unit of the estimated signal 15, a disturbance signal conversion unit 16, an adder 17 interconnected by known connections. The Kalman filter 1 is made with an additional input from its block 15 extrapolating the estimated signal, the main output of the Kalman filter 1 being the output of the adaptive filter, and the additional output through the conversion block 8 is connected to the first inputs 6 of the extrapolar 5 of the measured signal Each of the second inputs of which are connected respectively to one of the i outputs of the installation unit 7 of fixed values of the scientific-research institute of the disturbance signal, the second input of one of the 6 multipliers. 3 and one of the 6 first inputs of the block 6 for determining the dispersion of the average value of the disturbance signal, and the outputs are connected respectively to one of the second inputs of the block 2 for determining the a posteriori probability densities, each of the outputs of which is connected respectively to one of the 6 BTOpbtx inputs of the block 6 for determining Persia of the average value of the disturbance signal connected by the third input to the output of the adder 4 and through the first delay block 9 to the second input of the Kalman filter 1, and the output through the second delay block 9 to the third input of the filter K Alman 1, the first input of which is connected to the first input of the block 2 for determining a posteriori probability densities, the outputs of which are connected respectively to the first inputs of multipliers 3, connected outputs -. mi, respectively, with the inputs of the adder 4. In the steady state, the adaptive filter works as follows. At the time of the input signal, the aaaptive filter is fed to the first input of the Kalman filter 1 and to the first input block 2 of the determination of a posteriori probabilities. At the same time point -fc at the output of the fixed-value setting unit 7, the disturbance force is generated from the continuous 0-j signals (interfacing to each other, jff, which are nocTynaibT to the second R. of inputs of the extrapolators of the 5 measured signals, to the second inputs 6 multipliers 3 and the first inputs f of the block 6 for determining the dispersion of the average value of the perturbation signal, The first inputs t of the extrapolators 5 of the measured signal receive a signal Z, delayed in-moment fc. In the delay 14 of Kalman filter 1, extrapolated in the block 15 estrep715SHI rate Kalman 1 filter, converted in block 8, pre-sampling output signal, Kalman filter 1 7.-MfK, where (- signal extrapolation matrix at the time t-; H - transformation matrix of the estimated signal, set: in | The matching correspondence between the measured signal and the estimated vector of parameters bos; m6 and 51 | of the discrete dynamic system is the matrix that is used in block 10 of the Kalman filter conversion 1. At time iij, signals 6 are produced. output signals of extrapolators 5 of the measured signal, each of which before is the value of the measured signal, perturbed by one of the fixed values, extracted at the moment i, extrapolated at time i. e (j - Ce), z, where G is the conversion matrix c). This is the matrix that is used in block 16 of the conversion of the disturbance signal of the Kalman filter 1. These 6 signals (go to the C corresponding to the second inputs of the block 2 of the a posteriori probability densities, since The signal t is received, 10 7 then C is formed at its outputs at this moment of time. B output signals P :, the a posteriori probability density of particular estimates of the parameters of the state of the discrete dynamic system, at fixed values of the disturbance signal These are the 6 signals that go to the corresponding first inputs K of multipliers 3 and 6 second inputs of block 6 for determining the dispersions of the average value of the permutation signal, At the time moment b: at the outputs of B, multipliers 3 form signals ( -fg, weighted in accordance with their density, the probability of a perturbation signal ff :, .O-, which at time t are summed in adder 4, form the average value of the perturbation signal 0.T. The KOixspoe is delayed in the first 9 delays of the next measurement moment t,. and, at the instant of time at time -t, it arrives at the third input of block 6 for determining the dispersion of the average value of the perturbation signal. The output signal of this block at the moment -b-f is formed in accordance with the formula T) Z (Q.) is delayed at the second block 9 delay of the next time point, Ly. The output signal of the adder 4 and the output signal of the dispersion unit 6 defining the mean value of the disturbance signal at time-fc delayed from the moment of time EXIT are received respectively at the second and third inputs of the Kalman filter 1 and, since at the first input of the Kalman 1 at this moment The signal Zf arrives at the output of the Kalman filter 1, an LlJ sigZ is formed, which is an estimate of the vector of state parameters of the dynamic system in the presence of a perturbation of its parameters, At time-fc c. j process is repeated. Thus, an adaptive filter is used to form a disturbance signal of 1x1s perturbation signal and then use it in a standard Kalman filter, which made it possible to simplify the adaptive filter compared to the separated adaptive filter by removing the C-1 Kalman filter. Comparative tests of the proposed adaptive filter with the known ones have shown that the technical characteristics of the reliability of the filtering and prediction system in the application of the invention can be improved by a factor of 3 to 11. This makes it possible to use it in systems in which minimum cost and minimum load of equipment and computing facilities are required, along with the high requirements imposed by these systems on the accuracy characteristics of filters.