状态空间模型（边缘AI推理）
State-Space Model — Edge AI Inference
以隐状态 + 观测方程描述动态系统，配合卡尔曼滤波做估计与预测。
01
定义
以隐状态 + 观测方程描述动态系统，配合卡尔曼滤波做估计与预测。
02
公式与计算
xₖ = F xₖ₋₁ + B uₖ + wₖ
zₖ = H xₖ + vₖ
03
适用时机
结构响应分离（温度/季节/损伤分量）、水文模型同化。 部署到边缘 AI 推理盒（NPU/GPU 加速）时，需做模型量化（INT8）与算子裁剪，阈值与窗长按现场数据标定后固化。
04
关键参数
状态向量定义、F/H、噪声协方差；边缘 AI 版本注意量化误差、推理时延与模型版本管理，异常需支持远程回滚。
05
注意事项
失效与边界把"季节项/温度项/趋势项/损伤项"拆成状态分量，是结构健康监测的标准做法。 边缘 AI 实现需在目标算力上做推理时延与精度权衡测试，并保留原始数据上传通道供云端复核。
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