专利汇可以提供一种二阶非线性系统的精确不确定性和控制增益估计方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种二阶非线性系统的精确不确定性和控制增益估计方法,利用二阶非线性系统的精确不确定性和控制增益估计结构进行估计,所述的二阶非线性系统的精确不确定性和控制增益估计结构包括扩张状态观测器和控制增益估计模 块 。本发明建立扩张状态观测器以及控制增益估计模块,实现了对非线性系统的不确定性和控制增益进行同时在线估计,从而为非线性系统的 控制器 设计过程提供了便利。本发明建立控制增益估计模块,可实现在有限时间内对非线性系统的控制增益进行在线估计,有效地保证了参数估计的实时性、精确度。本发明只基于非线性系统的输入和输出信息进行未知项的在线估计,用于估计高阶非线性系统的不确定性和控制增益。,下面是一种二阶非线性系统的精确不确定性和控制增益估计方法专利的具体信息内容。
1.一种二阶非线性系统的精确不确定性和控制增益估计方法,其特征在于:利用二阶非线性系统的精确不确定性和控制增益估计结构进行估计,所述的二阶非线性系统的精确不确定性和控制增益估计结构包括扩张状态观测器和控制增益估计模块,所述扩张状态观测器的输入端分别与二阶非线性系统和控制增益估计模块的输出端以及外部控制输入相连;所述控制增益估计模块包括高通滤波器和积分滤波回归方程,所述高通滤波器的输入端分别与二阶非线性系统和扩张状态观测器的输出端以及外部控制输入相连,所述积分滤波回归方程的输入端与高通滤波器的输出端相连;所述二阶非线性系统的输入端与外部控制输入相连;
所述的估计方法,包括以下步骤:
A、建立二阶非线性系统
所述二阶非线性系统用以下微分方程描述:
其中,x1,x2表示二阶非线性系统的状态,u表示外部控制输入,b0表示待测二阶非线性系统的控制增益,f(·)表示二阶非线性系统的未知不确定性;
B、建立扩张状态观测器
所述扩张状态观测器用以下微分方程描述:
其中, 表示二阶非线性系统状态x1,x2的观测值, 表示不确定性估计单元的输出信号的观测值,k1,k2,k3表示已知状态增益;
C、建立控制增益估计模块
所述控制增益估计模块包括高通滤波器和积分滤波回归方程
C1、建立如下时域微分方程:
其中, 表示无人船状态x1的二阶导数
将上式输入到高通滤波器,进行拉普拉斯变换得到:
其中,s表示频域中的复变量,x1(s)、u(s)分别表示频域状态下的无人船状态、控制输入,D(s)为高通滤波器拉普拉斯变换后的表示形式;
C2、建立积分滤波回归方程
令:
则式(4)化为:
g(s)=N(s)b0 (7)
其中g(s)表示高通滤波器的状态导数,N(s)表示滤波后的回归矩阵;将式(7)化为时域方程为:
g(t)=N(t)b0 (8)
其中g(t)表示时域下高通滤波器的状态导数,N(t)表示时域下滤波后的回归矩阵;
建立如下积分滤波回归方程:
M是积分滤波后的回归量,G为一个积分滤波变量;由式(8)-(9)得到G的进一步表达式为:
G=Mb0 (10)
建立一个储存器堆栈
其中(Nj,gj)表示从j=1时刻开始的数据分别于 时刻储存在堆栈W中,p∈N+为堆栈长度,
利用堆栈W储存的数据,将式(8)化为如下矩阵形式:
[g1,g2,…gp]=[N1,N2,…Np]b0 (11)
在tc时刻前,参数b0的估计方法为自适应估计方法;当时间达到tc时刻以后,堆栈W中储存的数据达到最大值,求式(10)的最小二乘法解如下:
b0=(MTM)-1MTG
建立参数b0的在线估计方程:
其中 为参数b0的在线估计, 是用于调节收敛速度的标量增益。
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