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。

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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。

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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。

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