State-observer-for-nonlinear-systems.rar_观测器_观测器非线性_非线性观测器_非线性观

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5 浏览量 2022-07-14 15:36:15 上传评论收藏 766B RAR 举报

非线性系统的状态观测器设计是一项复杂而关键的任务，它涉及到控制理论中的重要概念和方法。在现代控制工程中，状态观测器被广泛应用于实时监控系统状态、估计未知输入或状态变量，尤其对于那些无法直接测量的状态。在这个压缩包文件"State-observer-for-nonlinear-systems.rar"中，我们关注的是非线性系统的观测器设计，特别是针对具有不确定性因素的非线性系统。标题"State-observer-for-nonlinear-systems.rar_观测器_观测器非线性_非线性观测器_非线性观"明确指出该压缩包内容主要涉及非线性系统的状态观测器设计。"观测器"是控制系统中一个重要的组成部分，它负责估算系统的状态信息。"非线性"和"非线性观测器"则意味着我们将探讨的观测器设计方法适用于处理非线性动态行为的系统。描述指出"对一类不确定非线性系统设计一种新的状态观测器"，这表明研究的核心在于如何处理系统中的不确定性，同时提供一种新型的观测器设计方案。在实际工程应用中，非线性系统的不确定性可能来源于模型简化、参数漂移、外扰动等因素，设计能够有效抵御这些不确定性的观测器至关重要。标签"观测器观测器非线性非线性_观测器非线性观测非线性观测器"进一步强化了主题，强调了观测器的非线性特性及其在处理不确定性方面的应用。在压缩包的文件名"非线性不确定系统的鲁棒滑模观测器设计.m"中，我们可以推测其中包含的是MATLAB代码，用于实现一种鲁棒滑模观测器设计。滑模控制是一种有效的非线性控制策略，它通过切换控制律来抵消系统不确定性的影响。鲁棒滑模观测器则旨在确保在存在不确定性的情况下，观测器的性能仍然稳定且准确。在设计非线性系统的状态观测器时，通常会采用如李雅普诺夫稳定性理论来分析和证明观测器的收敛性和稳定性。滑模观测器利用滑模面的设计，使系统在达到滑模面后保持在该面上运行，从而增强了对不确定性及扰动的鲁棒性。此外，可能还会涉及增益调度、模糊逻辑或神经网络等技术来改善滑模控制的性能。这个压缩包提供的资源可能包括了一种针对非线性不确定系统的鲁棒滑模观测器设计方法，通过MATLAB代码实现。该设计有望在面临各种不确定性和非线性挑战的系统中，有效地估计系统状态，为控制器设计提供可靠的状态信息。深入理解并应用这些方法，可以显著提升非线性系统的控制性能和鲁棒性。

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State-observer-for-nonlinear-systems.rar （1个子文件）

非线性不确定系统的鲁棒滑模观测器设计.m 1KB

%非线性不确定系统的鲁棒滑模观测器设计 clear clc A=[-1 -1 0; 0 -2 -1; 0 0 -3;]; B=[-1 0; 0 1; 0 0;]; C=[0 1 -1; 1 0 0;]; x=[0.2; 0.3; 1;]; x_est=[0;0;0.2;]; u=[0;0]; t=0; Dt=0.001; n=1; for i=1:10000 ee=[0.2*sin(2*pi*t); 0.5*cos(2*pi*t);]; f=B*ee; Dx=A*x+B*u+f; x=x+Dx*Dt; e1=x_est(1)-x(1); e2=x_est(2)-x(2); e3=x_est(3)-x(3); e=[e1;e2;e3]; %s1=e1+2*e2-2*e3; %s2=e2-e3; G=[1 0;0 3;-7 0]; F=[2 1;1 0]; s=F*C*e; M=F*C; if norm(s'*M*B)==0 v=[0;0]; else v=-(s'*M*B)'/norm(s'*M*B);%*(norm(s)*norm(M*B)*(10*norm(u))+0.5*(0.5)^1*(norm(s))^(2*1)); end Dx_est=A*x_est+B*u-G*(C*x_est-C*x)+B*v; x_est=x_est+Dx_est*Dt; x_store(:,n)=x; x_est_store(:,n)=x_est; e_store(:,n)=e; v_store(:,n)=v; t=t+Dt; n=n+1; end figure(1) subplot(1,3,1) plot((1:n-1)*Dt,x_store(1,:),(1:n-1)*Dt,x_est_store(1,:)) title('x1') legend('x1_real','x1_est') subplot(1,3,2) plot((1:n-1)*Dt,x_store(2,:),(1:n-1)*Dt,x_est_store(2,:)) title('x1') legend('x2_real','x2_est') subplot(1,3,3) plot((1:n-1)*Dt,x_store(3,:),(1:n-1)*Dt,x_est_store(3,:)) title('x1') legend('x2_real','x2_est') figure(2) plot((1:n-1)*Dt,e_store(1,:),(1:n-1)*Dt,e_store(2,:)) title('error') legend('e1','e2') figure(3) plot((1:n-1)*Dt,v_store(1,:),(1:n-1)*Dt,v_store(2,:)) title('control') legend('v1','v2')