迭代扩张状态观测器及其在迭代学习控制中的应用

针对一类迭代学习控制(ILC)系统的不确定项,根据时域中扩张状态观测器的思想,提出迭代域中线性迭代扩张状态观测器(LIESO),该线性迭代扩张状态观测器可以利用迭代过程的跟踪误差给出迭代学习控制系统的不确定项的显式估计。给出了基于该估计的迭代学习控制算法,并应用类Lyapunov方法证明其收敛性。仿真结果表明,所提出的迭代学习控制算法是有效的,应用迭代扩张状态观测器可以大幅度提高迭代学习效率。     

基于迭代扩张状态观测器的数据驱动最优迭代学习控制

针对一类带扰动有限时间内重复运行的离散时间非线性非仿射不确定系统,本文提出了一种基于迭代扩张状态观测器的数据驱动最优迭代学习控制方法.首先,提出了改进的迭代动态线性化方法,将被控系统线性化为与控制输入有关的仿射形式,并将不确定性合并到一个非线性项中;然后,设计了迭代扩张状态观测器对非线性不确定项进行估计,作为对扰动的补偿;最后,设计了性能指标函数,通过最优技术,提出了参数迭代更新律和最优学习控制律.本文通过数学分析,证明了跟踪误差的有界收敛性.仿真结果验证了方法的有效性.所提出的新型迭代动态线性化方法可很大程度上降低线性化后的控制增益的动态复杂性,使其易于估计.所提出的迭代扩张状态观测器可以在重复中学习,对非重复扰动可进行有效的估计.此外,本文控制器的设计与分析是数据驱动的控制方法,除了被控系统的输入输出数据以外,不需要任何其他模型信息.     

基于扩张状态观测的机器人分散鲁棒跟踪控制

针对模型不确定性多关节机器人的轨迹跟踪控制问题, 提出一种基于扩张状态观测补偿的关节独立分散鲁棒控制方法. 设计多个并联的扩张状态观测器, 分别对每个独立关节的未知模型动态与外部扰动进行动态估计和补偿, 采取非线性状态反馈控制以提高系统的控制性能. 各个关节的控制完全独立, 因而控制器结构简单、可靠、易于实现. 对所设计的关节分散鲁棒控制器的 Lyapunov 稳定性进行了分析, 证明系统是指数收敛全局一致最终有界稳定的. 对 PUMA560 机械手的大量控制仿真验证了本文方法的有效性.     

线性/非线性切换扩张状态观测器

为了解决非线性扩张状态观测器(NLESO)对大幅度扰动估计能力有限的问题,本文提出一种线性/非线性切换扩张状态观测器.首先分析了非线性扩张状态观测器对大幅度扰动估计能力有限的原因,然后提出在NLESO的非线性区间引入一段线性扩张状态观测器(LESO)弥补NLESO的缺陷,其次从理论上证明了提出的线性/非线性切换扩张状态观测器的收敛性.最后,通过数值仿真验证了提出的线性/非线性切换扩张状态观测器的可行性.     

用于带有量测噪声系统的新型扩张状态观测器

提出了扩张状态观测器的一种新的形式,用于处理量测环节带有噪声干扰时的情况.ESO可以对不确定系统中的内外扰动进行观测,并以此为基础构成自抗扰控制器.但其性能会受量测噪声的影响.本文利用滤波器消除噪声的影响,并把已知的滤波器方程扩展到原有的ESO中,以补偿滤波器对实际输出信号的偏移作用.数字仿真表明,该方法可以有效的解决输出噪声对扩张状态观测器的影响.     

扩张状态观测器的性能与应用

研究自抗扰控制方法中的扩张状态观测器(ESO)。通过频域分析可得出该观测器性能随频率升高而逐渐衰减的结论,衰减程度取决于观测器的参数和系统的采样频率,并指出对现有的参数配置方法加以改进可以获得补偿性能更好的观测器。提出了一种非线性扩张状态观测器,在同等采样率条件下能够提高观测器的跟踪性能。仿真结果表明,所提出的状态观测器与现有的观测器相比,在主动控制中效果更好。     

基于扩张状态观测器的永磁同步电机重复学习控制

本文针对非参数不确定永磁同步电机系统,提出一种基于扩张状态观测器的重复学习控制方法,实现对周期期望轨迹的高精度跟踪.首先,将永磁同步电机中的非参数不确定性分为周期不确定与非周期不确定两部分.其次,构造包含周期不确定的未知期望控制输入,并设计重复学习律估计未知期望控制输入并补偿系统周期不确定.在此基础上,设计扩张状态观测器,估计系统未知状态和补偿非周期性不确定,进而提高系统鲁棒性.与已有的部分限幅学习律相比,本文提出的全限幅重复学习律可以保证估计值的连续性且能够被限制在指定的界内.最后,基于李雅普诺夫方法分析误差的收敛性能,并给出仿真和实验结果验证本文所提方法的有效性.     

内模控制框架下时延系统扩张状态观测器参数整定

作为一种有效的控制设计方法, 自抗扰控制研究获得了广泛关注, 然而针对自抗扰控制器的参数整定方法则相对较少. 本文针对一阶惯性加延迟系统, 将线性自抗扰控制转化为内模控制结构, 导出了其中控制器、滤波器、乘性不确定性、互补灵敏度函数的对应表达式, 随后, 利用频域鲁棒稳定性判据, 分析了自抗扰控制器核心—–扩张状态观测器的参数对闭环系统稳定性的影响. 基于该分析, 总结出一阶惯性加延迟系统扩张状态观测器的两条参数整定准则. 数值仿真结果验证了该整定准则的有效性.     

串联型扩张状态观测器构成的自抗扰控制器

利用自抗扰控制器控制ｍ阶对象,需要调整扩张状态观测器的ｍ＋１个参数。结构和参数相同的ｍ个二阶扩张状态观测器串联而成的串联型扩充状态观测器,具有ｍ＋１阶扩张状态观测器的功能。用其构成的自抗扰控制器参数易于调整,便于工程应用。     

三阶扩张状态观测器的优化参数配置方法

研究三阶非线性扩张状态观测器扰动观测性能的优化问题。首先,采用系数冻结法固定与观测器状态相关的非线性系数,利用线性系统的极点配置方法进行频带拓展;然后,分析配置后的极点随非线性系数的变化规律,在此基础上,提出一种保证扰动观测带宽受系统状态变化影响最小的参数配置方法;最后,通过算例和仿真对比表明了所提出参数配置方法的有效性和优越性。     

基于滑动窗实时小波降噪的扩张状态观测器及自抗扰控制EI北大核心CSCD

自抗扰控制技术应用已日渐成熟,但当系统中存在高频非平稳噪声信号时,线性自抗扰控制(LADRC)存在难以选取合适的观测器带宽的问题:当带宽较小时,线性扩张状态观测器(LESO)难以实现对总扰动的实时观测,会造成时滞;当带宽较大时,LESO又会放大噪声对系统的影响,从而造成总扰动观测失真.为了解决这一问题,将小波降噪环节加入LADRC中,通过设计基于滑动窗实时小波降噪的LESO,对含噪输出信号进行实时降噪.使用Simulink搭建系统模型,分别在输出信号中加入高斯白噪声或谐波等不同类型的高频非平稳噪声进行仿真实验,并将所提方法与滑动平均法进行对比,结果验证了所提方法的有效性.     

修改型扩张状态观测器:分析与实现

利用系统已知信息构造的扩张状态观测器(extended state observer,ESO)称之为修改型扩张状态观测器.本文完善了修改型扩张状态观测器(modified extended state observer,MESO)的假设条件,并分析了相对于常规的扩张状态观测器,修改型扩张状态观测器估计精度更高的原因.针对系统模型参数不确定情况,提出了基于最小二乘法的修改型扩张状态观测器实现方法,并详细论述了最小二乘法在线辨识系统模型的原理.仿真结果与理论分析结果一致,验证了修改型扩张状态观测器理论分析的正确性和实现方法的可行性.     

A hybrid fault prediction method for control systems based on extended state observer and hidden Markov model

Fault diagnosis and prediction for complex control systems rely either on the collection of rich data for training neural networks or on the system models and prior knowledge of faults. These methods are difficult to apply directly in complex integrated systems due to the large uncertainties in practical scenarios. A new fault diagnosis and prediction technique that is based on extended state observer (ESO) and a hidden Markov model (HMM) for control systems is proposed in this paper. Real-time and predictive information that is obtained by ESO of the active disturbance rejection control (ADRC) is utilized to improve the HMM method for the fault prediction of control systems with large uncertain disturbances. The proposed approach realizes a high recognition rate with a small demand for data, and the dependence on the system model is weak without prior knowledge of faults. Fault prediction of the control system output can be realized without additional sensors. The proposed solution is evaluated in simulations of an asynchronous servo motor control system against the traditional control method and the ADRC control. The results indicate that the proposed method performs well in fault prediction and outperforms the traditional method in terms of control when disturbances and failures occur.     

自适应扩张状态观测器收敛性分析与应用

为了实现自适应扩张状态观测器理论分析的简洁和工程应用的直观,本文提出了一种自适应扩张状态观测器(adaptive extended state observer, AESO),并给出了收敛性证明过程.然后,将其应用到直线电机伺服系统中,设计了基于AESO的PD控制器.实验结果表明,提出的AESO可以准确估计系统的状态和受到的干扰,并且可以消除高增益线性扩张状态观测器固有的峰化现象,同时还验证了设计的观测器–控制器的有效性.     

基于迭代学习观测器的航天器姿态主动容错控制

针对含有外部扰动和执行器故障的一类航天器姿态控制系统,本文提出基于迭代学习观测器的主动容错控制方案.首先,建立了含有外部扰动和执行器故障的航天器姿态控制系统的运动学和动力学模型.其次,为了提高观测器的故障估计精度,在传统迭代学习观测器设计基础上引入上一时刻状态估计误差信息,文章提出一种改进型学习估计算法.进一步,基于滑模控制和指定时间稳定理论,利用学习观测器的故障估计信息设计指定时间主动容错控制器.与现有的航天器主动容错控制方案相比,本文所提出的算法的优势在于可以使故障系统的姿态能在指定时间跟踪上指令信号.基于Lyapunov方法,本文从理论上证明了改进型学习观测器和姿态容错控制系统的稳定性.最后,通过数值仿真,说明了所提容错控制方案的有效性和可行性.