Resumen

El modelo Jerk se utiliza ampliamente para el seguimiento de los objetivos de maniobra. Cada modelo Jerk tiene su propia expresión de estado y es adecuado para diferentes situaciones de seguimiento. En este artículo se presentan cuatro modelos Jerk de uso común en el seguimiento de objetivos de maniobra. Se comparan las prestaciones de los diferentes modelos Jerk para el seguimiento de objetivos con las variables de estado y los caracteres. También se analizan las condiciones límite correspondientes en las aplicaciones prácticas. Además, se diseña la pista de filtrado con el algoritmo UKF basado en los cuatro modelos diferentes para el blanco de alta maniobrabilidad. El modelo dinámico simplificado se utiliza para obtener la trayectoria estándar con el método de integración numérica Runge-Kutta. Las simulaciones matemáticas muestran que el modelo Jerk con varianza de ruido autoadaptativa tiene la mejor robustez, mientras que otros modelos pueden divergir cuando el error inicial es mucho mayor. Si el nivel de ruido del proceso es mucho menor, la precisión de la trayectoria de los cuatro modelos Jerk es similar y estacionaria en la situación de trayectoria estable, pero descenderá mucho en la situación de maniobra mucho mayor.

• Materias:Control del proceso Regulación automática Diagnóstico de fallos Instrumentación automática Optimización de procesos
• Subjects: Automatic regulation Fault diagnosis Automatic instrumentation Process optimization
• Palabras claves:modelo de sacudidas, modelos de sacudidas, pista objetivo, modelo de sacudidas diferente, varianza de ruido adaptable, modelos de sacudidas diferentes, situación de pista diferente, método de integración numérica, expresión de estado propio, nivel de ruido de proceso
• Keywords:jerk model, jerk models, target track, different jerk model, adaptive noise variance, different jerk models, different track situation, numerical integration method, own state expression, process noise level