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基于ESO迭代学习算法的故障估计
故障估计 扩张状态观测器 虚拟故障
2015/5/19
针对基于迭代学习的故障估计器方法, 提出一种基于扩张状态观测器(ESO) 思想的迭代学习算法, 以提高虚拟故障的收敛速度. 该算法将ESO 的输出误差非线性反馈机制用于迭代学习过程, 利用故障估计器当前输出残差的非线性函数修正下次迭代时的虚拟故障值. 对所建立的故障估计器的收敛性进行理论分析, 并在此基础上进行了仿真实验. 仿真结果表明, 所提出的算法具有良好的收敛速度和故障估计精度.
基于ESO的复合滑模面非奇异terminal滑模控制
terminal滑模 收敛时间 抖振 复合滑模面 扩张状态观测器
2015/5/19
针对传统非奇异terminal滑模控制存在的收敛缓慢和控制输入抖振的问题, 提出采用复合滑模面函数和扩张状态观测器的控制器设计方法. 首先, 结合复合滑模面, 采用分阶段控制律提高系统收敛速度; 然后, 在此基础上使用扩张状态观测器在线估计并补偿系统的不确定量, 以有效削弱系统未建模动力学导致的抖振; 最后, 分别证明了以上两种方法的有限时间收敛特性. 仿真结果验证了所提出方法的有效性, 体现了系...