1.一种异常信号影响下时变系统的状态估计方法，基于集员估计技术；其特征在于，所述状态估计方法包括如下步骤：S1.建立时变系统的状态空间模型，如公式(1)所示：式中，下标k表示采样时刻，xk为时变系统的状态向量，yk为时变系统的输出向量；wk表示能量有界的过程噪声，vk表示能量有界的测量噪声；

‑1 ‑1

其中，R 和S 为已知的正定矩阵；ok表示异常测量值；Ak表示系统矩阵，Bk表示系统噪声输入矩阵，Ck表示系统的输出矩阵，Ak，Bk，Ck均为已知的时变矩阵；

与 分别表示r维与s维欧氏空间； 表示包含过程噪声的椭球集，表示包含测量噪声的椭球集；ω与ν分别表示椭球集 与 中的元素；

对于实际的工业系统，通常存在正整数 a、 b、 c、以及r，对于任意的正整数N，使得时变系统的状态空间模型(1)满足如下条件：其中，I表示单位矩阵，公式(2)表示时变矩阵Ak、Bk、Ck的范数有界；

式中，Nk+N，k表示可观测性格莱姆矩阵；

公式(3)表示时变系统的状态空间模型(1)满足一致能观性条件；

S2.建立系统输出中异常信号的检测方法，检测系统在运行过程中的全部异常信号；

系统输出中的异常信号ok表示为其中，t(i)表示第i+1个异常信号的出现时刻，δ(k‑t(i))是一个二值函数；当输入k‑t(i)为零时，二值函数值为1；反之，当输入k‑t(i)非零时，二值函数值为0；

i表示从系统的初始运行时刻起，系统输出中出现的第i+1个异常信号；

表示第i+1个异常信号的幅值，异常信号的幅值 有一个下界，即 o表示下界值；

定义 为异常信号的发生时刻序列，在序列 中相邻两次异常值发生的时间间隔不短于T，即ti+1‑ti≥T，对于任意i＝1，2，…都成立；

定义如下时间序列：

式中，f(k)表示在时刻k异常信号的检测函数，f(k)由公式(5)计算得到：式中，

Im、IN+1表示单位矩阵，其维数由其下标给出， 中0表示具有适当维数的零矩阵；

表示变量定义符号， 表示矩阵的克罗内克积运算；

表示检测阈值，通过下述公式计算得到：式中，

矩阵U1与U2分别通过过程噪声与量测噪声所在椭球的矩阵R与矩阵S的对称正交分解得到，即满足如下关系：

若可检测条件 满足，其中，

则时变系统的状态空间模型(1)在整个运行过程中的全部异常测量值都能检测出；

异常信号发生时刻的判断过程如下：在可检测条件 满足时，不早于T时刻的最早满足检测函数大于检测阈值 的时刻即为异常信号的第一次出现的时刻，不早于时刻的最早满足检测函数大于检测阈值 的时刻即为异常信号的第i+1次出现的时刻；

基于以上判断过程，异常信号的发生时刻序列{t(i)}i≥0由序列 逐一给出；

S3.根据异常测量值的检测结果，在各个时刻递推计算包含有系统状态的椭球估计集其中，ek|k表示椭球 中的点，Pk|k表示椭球的外形矩阵， 表示椭球估计集的中心点；

计算椭球估计集 具体地，计算椭球估计集的中心点 与外形矩阵Pk|k，具体迭代计算过程如下：在时刻k+1，椭球估计集的中心点 由公式(6)迭代计算：式中， 表示对系统状态xk的估计值， 表示对系统状态xk的下一步预测值，Lk+1(θk+1)表示表示依赖于参数θk+1的估计参数， 表示对系统状态的初始估计值；

估计参数Lk+1(θk+1)的表达式如下：根据异常信号的检测结果，在时刻k+1，若没有检测到异常信号，则θk+1＝0，此时估计参数Lk+1(θk+1)等于Kk+1；反之，若检测到异常信号，则θk+1＝1，此时估计参数置零；

其中，参数Kk+1由公式(8)计算得到；

其中，

ε1＞0、ε2＞0均为给定的参数；

Pk|k由公式(9)迭代计算得到：其中，

Pk|k的初始值P0|0在一个椭球估计集之内，即P0|0满足椭球估计集在时刻k的外形矩阵Pk|k通过公式(9)迭代计算；

基于在各时刻k椭球集中心点的计算结果与外形矩阵的计算结果，得到椭球估计集系统的真实状态xk包含在该椭球估计集 之中；

对于时变系统的状态空间模型(1)，若可检测条件 能够满足，则系统状态的椭球估计集 满足不等式：Pk|k≥pI   (10)式中，p＝min{φ，φ}；

其中，λmin{R}与λmin{S}分别表示矩阵R与s的最小特征值；

公式(10)表示在各时刻的包含有系统真实状态的椭球估计集的半轴之和具有一致上界，即在各时刻计算出的椭球的尺寸有一个公共的上界，因而保证估计误差的一致有界性。