干扰观测器-详述记录
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包括线性、非线性、时域、频域
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1.DOB ((Linear/nonlinear) disturbance observer.) by Ohishi,Kiyoshi,
原理:滤波,系统实际控制输入与计算输入(由系统标称模型计算得到)的差值,来得到扰动和不确定性的估计。
适用范围:频域线性系统,最小相位; 也可以处理:非最小相位,鲁棒稳定性等。
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2.ESO (Extended state observer) UIDO by Johnson and Han ,
原理 : 把扰动和不确定性 扩张成系统状态,设计传统的状态观测器,高增益 观测器-----------
适用范围: 时域线性 和非线性 ; 也可以处理: 鲁棒稳定性。
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2.1 这篇文章研究了以上之间的关系 ,并提出了Functional Disturbance Observer (FDOB)函数 扰动观测器,
因为在扰动过程中,不是所有状态信息都需要。FDOB 可以看做降阶观测器,但是它适用于多输入多输出系统
“ On Relationship between Time-Domain and Frequency-Domain Disturbance Observers and Its Applications” MathWorks 论坛含代码
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2.2 降级扰动观测器 By Kim ,and Jinya Su
原理: 首先对扰动进行扩张 ,然后基于此 设计函数阶观测器
适用范围: 离散时间线性系统, 对扰动有模型假设。 优点: 降阶 ,不需要系统完全可观; 缺点: 对测量噪声相对敏感
“Reduced order disturbance observer for discrete-time linear systems” 论坛含代码
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3 非线性扰动观测器 NDOB
使用范围: 非线性系统, 状态全可测.
参考文献:‘A nonlinear disturbance observer for robotic manipulators’ (2000)
'Disturbance observer based control for nonlinear systems' (2004)
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4. 高阶扰动观测器
原理: 通过多项式对扰动建模估计 ,运用扩张状态的方式 来估计扰动。
因为运用了更多的扰动先验信息,一般情况下扰动估计性能会更好。
使用范围: 线性系统,非线性系统(状态全可测,或者部分可测)。 对扰动有模型假设
‘High order disturbance observer design for linear and nonlinear systems’
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5.高阶滑模扰动观测器 Levant ,Arie IJC 03
原理: 高阶滑模微分器的变形
适用范围: 对扰动估计能够实现有限时间。 传统的滑模观测器, 扰动估计噪声比较大, 应用时要加额外的滤波器
‘Continuous nonsingular terminal sliding mode control for systems with mismatched disturbances.’
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6. 随机离散时间系统
原理 : Kalman filter 和Unknown input observer 的推广
适用范围: 离散时间线性系统, 高斯噪声。 优点: 对扰动没有模型假设
‘On existence ,optimality and asymptotic stability of the Kalman filter with partially observed inputs’
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7.存在驱动器饱和情形下的扰动观测器设计
原理: 把驱动器饱和建模。 优点: 很多
适用范围: 非线性系统
‘Disturbance observer based control with anti-windup applied to a small fixed wing UAV for disturbance rejetion’
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第一是ADRC里面的扩展观测器(ESO)。ADRC主要还是不基于模型的,将被控对象看为一个标准的写成能控型的系统,将非线性项和外部干扰都统一归于“干扰”。举个例子:
v(t)是外部干扰,adrc设计的理念是将系统看为:
将x^2和v(t)都看作是w(t)这个干扰了。
好处是在于不需要知道系统精确模型,坏处有两个:往往不能估计外部的干扰“v(t)”到底是多少;需要一定的时间和经验去试凑参数。
建议阅读文献:
[1] From PID to ADRC
[2] Tuning method for second-order active disturbance rejection control
建议阅读文献:
[3]Stability and Robustness of Disturbance Observer based Motion Control Systems