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最优线性预测与滤波的基本方程    12.1 维纳滤波    12.2 卡尔曼滤波问题的提法    12.3 离散系统卡尔曼最优预测基本方程的推导    12.4 离散系统卡尔曼最优滤波基本方程的推导    12.5 连续系统卡尔曼滤波基本方程的推导    12.6 系统噪声与观测噪声相关的卡尔曼滤波    12.7 具有输入信号的卡尔曼滤波    12.8 有色噪声情况下的卡尔曼滤波    12.9 滤波的稳定性概念和滤波的发散问题    12.10 卡尔曼滤波应用实例  在四十年代初，维纳提出最优线性滤波，称为维纳滤波。这是在信号和干扰都表示为有理谱密度的情况下，找出最优滤波器，使得实际输出与希望输出之间的均方误差最小。维纳滤波问题的关键是导出维纳-霍夫方程，解这一积分方程可得最优滤波器的脉冲过渡函数，从脉冲过渡函数可得滤波器的传递函数。通常，解维纳-霍夫积分方程是很困难的，即使对少数情况能得到解析解，但在工程上往往难以实现。特别对于非平稳过程，维纳滤波问题变得更为复杂。在1960年左右，卡尔曼提出了在数学结构上比较简单的最优线性滤波方法，实质上这是一种数据处理方法。维纳滤波属于整段滤波，即把整个一段时间内所获得的测量数据存储起来，然后同时处理全部数据，估计出系统状态。卡尔曼滤波是递推滤波，由递推方程随时间给出新的状态估计。因此对计算机来说，卡尔曼滤波的计算量和存储量大为减少，从而比较容易满足实时计算的要求。因而卡尔曼滤波在工程实践中迅速得到广泛应用。

随着对品质要求的提升，相机的分辨率亦越来越高。为配合设备的运行速度，必须对高分辨率图像进行高速处理，因此在图像输入时间上做了大幅改善。即使增加连接的相机台数、图像分辨率高，也能借助高速图像输入大幅缩短单位生产时间。 利用新技术将使用频率高的搜索算法的处理速度提升至原先的9倍。此外，即使存在干扰光、重叠、反光、缺失等拍照条件下也能不降低速度地进行稳定搜索对象物。稳定性大幅提升。 使用高分辨率相机需要处理的数据量多，因此不仅是图像输入时间其数据传输时间也是瓶颈。使用FH控制器凭借图像传输总线的“高速化”和“多线化”，可实现实时传输高分辨率相机或多台相机的大容量图像。现今，可利用FH在不延长处理时间的前提下实现以往由于优先速度而舍弃的高精度测量。

XTS将旋转驱动和直线驱动的优势完美结合在一起。电机将功率元器件以及位移测量技术完美整合在一起。一个或多个无电缆连接的动子及可移动的负载模块可在任意形式的路径上以最高 4 m/s的速度高速运动。

在 TwinCAT 3 中，Beckhoff 为基于 PC 的控制技术引入了更新一代的软件，通过许多强大的新功能拓展自动化产品。若用专业的术语表达，这项新技术就是：eXtended Automation（XA）。它包含 XA 架构，该架构由 XA Engineering 和 XA Runtime 组件构成。

风力发电机制造商在面对不断变化的市场需求时，为了确保其产品的市场竞争力，必须保持最大的灵活性。目前，Beckhoff 基于 PC 的控制技术和自动化组件在风力发电机组中的应用规模已达到 5MW（包括诸如北部海角（North Cape）等寒冷地区和内蒙等极端气候地带），为满足上述要求做出巨大贡献。

采用不锈钢技术处理的AM8800 型伺服电机进一步补充了 Beckhoff AM8000 高动态伺服电机系列。不锈钢电机完全符合‘卫生设计’要求；它们能够应用于极端恶劣或腐蚀环境中，特别适合用于食品、化工或医药行业。AM8000 系列电机只需要一根电缆，而不是通常的两根。除此之外，也不再需要反馈电缆，因为编码器信息通过电缆的两根芯用数字式方式传输。单芯电缆反馈技术能够大大 节省材料的使用，从而减少安装和工程成本。

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精工爱普生集团（东京证交所股票代码：6724，下文简称为“爱普生”）宣布已开发出自律型双臂机器人样机，将扩大工厂自动化的作业范围。该款机器人具备视觉及力度感应功能，可通过物品识别、决策、动态力度调节自律执行任务。爱普生计划于2015财年内（2016年3月前）推出商业版。机器人样机EPSON_ROBOT_WMV_1MIN 将于11月6日至9日在日本东京举行的2013国际机器人展上首次亮相。

12月2日，欧姆龙在上海科技馆揭幕“‘全智动•创未来’欧姆龙技术综合展”。本次“全智动•创未来”欧姆龙技术综合展分为“技术创新区”、“历史回顾区”、“未来体验区”和“欧姆龙剧场”四大区域。欧姆龙集团首席执行官山田义仁先生表示：从智能生产，到智能生活，再到智能社会，本次展览所展示的自动化技术革新旨在大大提升了人们的生活质量。它为我们描绘了一幅充满生机的未来智能蓝图。继今年10月的北京综合展后，上海是中国的第二站，展览将持续3天，预计邀请2,000位宾客入场参观。此后，欧姆龙还将于明年3月到广州进行展览。