text: 滾動時域估計以及其他的不準確性，根據這些訊號產生未知引數或是變數的估計值。滾動時域估計和確定性的作法不同，滾動時域估計需要遞迴式的求解法，利用線性規劃或非線性規劃來找到對應的解。若在一些可以簡化的條件下，滾動時域估計可以簡化成卡爾曼濾波。在針對及滾動時域估計的評估中，發現滾動時域估計的效能有所提昇，唯一需要付出的代價是其計算成本。因為滾動時域估計在計算上的成本較高，因此一般會應用在運算資源較充裕的系統，而且是反應較慢的系統。不過在已有不少加速的方法。簡介.滾動時域估計一般會用在動力系統中，估計一些有量測或是無法量測的狀態。會透過滾動時域估計來調整模型的初始狀態以及引數，讓估計結果接近量測結果。滾動時域估計是以在有限時間區間內，對程式模型及量測的最佳化為基礎。在時間t時，針對當前程式狀態進行取樣，再針對包括過去在內，較短的時間區間 formula_1計算可以最小化策略來找到在時間formula_2之間可以讓目標函式最小化的策略。但只有估計策略中的最後一步會用到，之後再針對滾動後的時域重新對程式資料取樣，再進行計算，得到新的狀態路徑以及估測引數。因為估計的時間區間會一直往前移動，因此此法會稱為滾動時域估計。此作法不一定是最佳的，但在實務上和卡爾曼濾波及其他估計策略比較，有不錯的結果。原理.滾動時域估計是多變數的估計演演算法，會用到來計算最佳的狀態及引數其最佳化估計函式為formula_3並且沒有違反狀態或是引數的限制條件其中formula_4 = 第"i"個模型估計變數formula_5 = 第"i"個量測變數formula_6 = 第"i"個估計引數formula_7 = 加權係數，反應量測值formula_5的相對重要性formula_9 = 加權係數，反應之前模型預測formula_10的相對重要性formula_11 = 加權係數，避免formula_6的大幅變化滾動時域估計使用滾動的時間區間。在每一次取樣時，時間區間會往前前進一個時間間隔，會分析量測的輸出訊號以及最近的輸出訊號，來估測目前時間區間的狀態。
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metadata: 滾動時域估計
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