3.5 干扰观测器的设计与分析
基于干扰观测的切换控制方法在主动隔振中的应用研究
第２５卷第６期 振动与冲击 ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＶＩＢＲＡＴＩＯＮ ＡＮＤ ＳＨＯＣＫ
基于干扰观测的切换控制方法在主动隔振中的应用研究
周烁李运堂孟光丁汉
（上海交通大学机械工程与动力学院，上海２０００．３０）
摘 要 针对振动主频大范围、快速变化，并伴有大量宽频千扰和噪声的复杂振动环境，结合干扰观测器，改进了 多模型切换方法（ＭＭＳＴ）进行主动隔振（ＡＶＩ）。避免了对整体系统的建模和辨识，设计了新的切换指标函数，减轻了计算
负担。最后通过模拟仿真验证了该控制方法的可行性和优越性能０ 关键词：切换控制，主动隔振，高速运动机构 中图分类号：ＴＰＩ３；ＴＢ１２３ 文献标识码：Ａ
０引 言
现代复杂的高速运动机构激发了大量宽频机械振
动，而且在众多工况下振动主频变化范围大，速度快，
具有典型的不确定性或时变特征，直接影响定位精度
并加速了构件疲劳磨损…，更成为振动主动控制
（ＡＶＣ）技术应用的主要障碍：不仅要实现对特定工况
下振动主频的重点衰减能力，同时要满足宽频域的干
扰（噪声）控制作用，更为重要的是在多种工况下具有
对振动主频大幅度，快速变化的自适应能力和稳定性。
ＭＭＳＴ方法１９９４年被正式提出 Ｊ，成功鳃决了系统参
数大幅度跳变的问题，通过建立多个系统模型和相应
控制器，涵盖所有参数变化情况，并通过特定切换准则
评价每一个模型的辨识误差，从而确定最佳控制器。
分散控制的思想非常简单，但往往计算量巨大，是目前
没有被广泛应用的最主要原因。
１ 主动隔振控制方法分析
１．１针对稳定的单频振动干扰ＡＶＣ方法分析
对柔性结构的单一模态增加主动阻尼或对稳定的
单频干扰进行主动衰减的最有效方法是简单的正位置
反馈法（ＰＰＦ） ｊ。但该方法不能兼顾其它频率成分或
噪声影响，不能保证全局稳定性。传统的ＬＱＧ方法可
以考虑执行器输出限制，而且可以实现较宽频域的干
扰衰减，在柔性结构的特征频率点更为明显，但只能基
一类不确定对象的扩张状态观测器
一类不确定对象的扩张状态观测器
一、本文概述
在当今复杂的工程和科学领域，对系统状态进行准确观测和估计是至关重要的。当涉及到一类具有不确定性的对象时，传统的状态观测器设计方法可能无法满足性能要求。针对这一问题，本文提出了一种新颖的扩张状态观测器（Extended State Observer, ESO）设计方法，专门用于处理一类具有不确定性的对象。
本文的核心思想是将对象的不确定性视为一个额外的状态，并将其纳入到观测器的设计中。通过这种方式，观测器不仅能够估计对象的内部状态，还能够实时估计和补偿不确定性。这一方法的关键在于设计一个适当的扩张状态观测器，使其能够在存在不确定性的情况下仍然保持良好的性能。
本文的结构安排如下：我们将介绍一类不确定对象的数学模型，并讨论其特性。接着，我们将详细阐述所提出的扩张状态观测器的设计原理和步骤。我们将通过仿真实验验证所提出方法的有效性和鲁棒性。我们将总结全文并提出未来可能的研究方向。
本文的研究成果有望为处理不确定性对象的状态观测问题提供新的思路和方法，对于提高系统的性能和可靠性具有重要意义。 二、不确定对象建模与分析
在现代控制理论中，不确定对象的建模与分析是确保系统稳定性和性能的关键步骤。不确定对象通常指的是那些存在参数变化或外部扰动的系统，这些不确定性因素可能会对系统的行为产生显著影响。为了有效地设计一个扩张状态观测器，首先需要对这些不确定因素进行准确的建模。
在建模过程中，我们通常采用数学方法来描述系统的动态特性和不确定性。这包括使用状态空间表示法来定义系统的状态变量和方程，以及引入适当的不确定性模型，如摄动理论或概率模型，来描述系统参数的不确定性。通过对这些不确定性进行量化，我们可以更好地理解和预测系统在不同操作条件下的行为。
分析不确定对象时，我们的目标是确定系统在各种不确定性条件下的稳定性和性能。这通常涉及到对系统方程进行线性化处理，并应用如Lyapunov稳定性理论等方法来评估系统稳定性。我们还可能使用灵敏度分析来评估系统对参数变化的敏感程度，以及进行鲁棒性分析以确保系统在面对不确定性时仍能保持预期的性能。
实验五 状态观测器的设计
实验五 状态观测器设计
一、实验目的：
（1） 理解观测器在自动控制设计中的作用
（2） 理解观测器的极点设置
（3） 会设计实用的状态观测器
二、实验原理：
如果控制系统采用极点配置的方法来设计，就必须要得到系统的各个状态，然后才能状态反馈进行极点配置。然而，大多数被控系统的状态是不能直接得到的，怎么办？于是提出了利用被控系统的输入量和输出量重构原系统的状态，这样原系统的状态就能被等价取出，从而进行状态反馈，达到改善系统的目的。另外，状态观测器可以用来监测被控系统的各个参量。
观测器的设计线路不是唯一的，本实验采用较实用的设计。
给一个被控二阶系统，其开环传递函数是
12(1)(1)KTsTs ，12 KKK
设被控系统状态方程
X=AX+BuY=CX
构造开环观测器，X 、Y为状态向量和输出向量估值
X=AX+BuY=CX
由于初态不同，估值X状态不能替代被控系统状态X，为了使两者初态跟随，采用输出误差反馈调节，即加入H(Y-Y)，即构造闭环观测器，闭环观测器对重构造的参数误差也有收敛作用。
X=AX+Bu+H(Y-Y)Y=CX
也可写成 X=(A-HC)X+Bu+HYY=CX
只要（A-HC）的特征根具有负实部，状态向量误差就按指数规律衰减，且极点可任意配置，一般地，（A-HC）的收敛速度要比被控系统的响应速度要快。工程上，取小于被控系统最小时间的3至5倍，若响应太快，H就要很大，容易产生噪声干扰。
实验采用X=AX+Bu+H(Y-Y)结构，即输出误差反馈，而不是输出反馈形式。
由图可以推导： 11112222[()]1[()]1KxuYygTsKxuYygTs
所以： 111111112222122121 ()1 ()KgKxxuYyTTTKgKxxxYyTTT
基于扰动观测器的轮式移动机器人滚动时域路径跟踪控制
第
51卷第
3期
2021年
5月吉林大学学报（工
学版）
Journal of Jilin University (Engineering and Technology Edition)Vol. 51 No. 3
May 2021
基于扰动观测器的轮式移动机器人
滚动时域路径跟踪控制
于树友“2,常欢2,孟凌宇2,郭洋2,曲婷1
(1.吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室，长春130022;2.吉林大学通信工程学院，长春130022)
摘要：轮式移动机器人路径跟踪控制问题中通常存在状态约束和输入约束，并且系统运行时
容易受到外部扰动的影响。本文基于非线性扰动观测器提出了一种轮式移动机器人滚动时域
路径跟踪控制策略。当没有外部扰动作用于系统时，滚动时域控制算法可以满足控制约束和
状态约束，并且使得轮式移动机器人跟踪期望的轨迹；当存在外部干扰，尤其是慢变扰动时，非
线性扰动观测器能够估计扰动，并通过反馈补偿扰动对轮式移动机器人移动轨迹的影响。仿
真结果表明，在外部干扰存在的情况下该控制策略能够保证移动机器人渐近跟踪期望路径。
关键词：自动控制技术；轮式移动机器人；路径跟踪问题；扰动观测器；滚动时域控制
中图分类号：
TP273 文献标志码
：A 文章编号：1671-5497(2021)03-1097-09
DOI： 10. 13229/
j.
cnki.
jdxbgxb20200065
Disturbance observer based moving horizon control for path
following problems of wheeled mobile robots
YU
Shu-
you12,CHANG
Huan2,MENG
Ling-
yu2,GUO
Yangz,QU
Ting1
(1.
State Key Laboratory of Automotive Simulation and Control ^ Jilin UniversityChangchun 130022,
基于非线性干扰观测器的主动队列管理
基于非线性干扰观测器的主动队列管理
芦欣;吴云馨
【摘 要】针对主动队列管理系统存在UDP流干扰的拥塞问题,本文基于非线性干扰观测器提出了一种主动队列管理算法.采用非线性干扰观测器对UDP流干扰进行估计,从而减小了主动队列管理系统的干扰.然后利用设计的非线性干扰观测器,使用反步滑模方法设计了一种主动队列管理算法.由于观测误差的界未知,设计了一种自适应律来避免必须事先知道观测误差的界.仿真结果表明,该算法对UDP流干扰具有较强的鲁棒性,能使队列长度较好地稳定在期望的队列长度附近.
【期刊名称】《电子设计工程》
【年(卷),期】2014(022)024
【总页数】4页(P79-81,85)
【关键词】非线性干扰观测器;主动队列管理;反步滑模控制;拥塞控制
【作 者】芦欣;吴云馨
【作者单位】抚顺职业技术学院信息工程系,辽宁抚顺113122;武汉大学国际软件学院,湖北武汉430079
【正文语种】中 文
【中图分类】TN913.24
随着Internet规模的增长，网络拥塞已成为一个十分重要的问题。基于网络节点的主动队列管理 (Active Queue Management，AQM)[1]作 为 传 输 控 制 协 议 (Transmission Control Protocol,TCP)的拥塞控制机制的补充，成为了网络拥塞控制的研究热点。
随机早期检测 (Random Early Detection，RED)算法[2]是一种得到广泛研究和实现的AQM算法之一，但是RED算法的参数很难调节并且容易引起队列振荡。文献[3]在对AQM的非线性动态模型[4]进行了线性化的基础上提出了比例积分(Proportional-Integral，PI)控制器，但是由于 TCP通信网络是高度动态的，使得PI控制器的鲁棒性较差。由于滑模控制对系统的模型误差，参数的变化以及外部干扰具有很强的鲁棒性，文献[5]应用滑模控制方法设计了一种AQM算法，并取得了较好的控制效果。但是，该方法是在小信号线性化的基础上设计的，存在着局部稳定性的问题。文献[6]针对AQM的非线性模型[7]设计了基于滑模控制器的AQM算法，不仅使队列长度具有较好的稳定性，而且增强了对TCP负载和往返时延的鲁棒性。然而该方法在设计控制器时未考虑用户数据包协议(User
基于干扰观测器的二次型最优控制器的设计
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基于干扰观测器的二次型最优控制器的设计
作者：刘雪
来源：《电子世界》2012年第23期
【摘要】通过分析伺服系统结构，根据最优控制理论，设计二次型性能指标下的最优控制器，使系统性能指标最优，且提高系统快速响应性，实现在最短时间内跟踪目标的目的；同时，针对外部干扰的影响，应用干扰观测原理设计干扰观测器，以减小或消除外部干扰对系统性能的影响。通过仿真表明，该方法既满足伺服系统的跟随特性，又具有很好的抗干扰能力。
【关键词】最优控制器；干扰观测器；抗干扰
1.引言
现代控制理论中，线性二次型最优控制问题的解可以写作统一的解析表达式，并且这类问题能够实现求解过程的规范化，在求解过程中能够得到一个简单的线性状态反馈控制律，易于构成闭环系统，已逐渐成为控制领域较为重要的设计方法之一。但在实际工程应用中，系统或多或少会受到外部干扰的影响，这在一定程度上会对系统的跟踪性能以及稳定性产生一定的影响。为此，必须利用额外的方法对外部干扰进行抑制，以最大限度地减小因干扰对系统所造成的影响。
本文根据干扰观测器的原理，设计了基于干扰观测器的二次型最优控制器，预测干扰并对干扰进行补偿，以抑制干扰对系统的影响。
2.最优控制器的设计
在线性时不变系统中，假设其状态空间描述为：
（1）
式中：x（t）为n维状态向量；U（t）为m维控制向量，且不受约束；W为P维干扰信号向量；y（t）为q维输出向量；A，B，B，C分别为维数适当的常数矩阵。假设为q维期望输出向量，e（t）为误差向量，由下式定义：
（2）
本文所要研究的问题是：给定线性时不变系统（1），在对干扰抑制的同时，设计状态反馈控制器K，得控制律为：
u（t）=Kx（t） （3） 龙源期刊网
基于干扰观测器和最优LQR的电液压系统的复合控制研究
2014年第10期 液压与气动
77
doi：10．11832“．issn．1000—4858．2014．10．018
基于干扰观测器和最优LQR的
电 液压系统的复合控制研究
吴常红
(吉林铁道职业技术学院汽车工程系，吉林吉林132100)
摘要：随着电液压系统在自动控制领域的广泛应用，复杂工艺环境对其性能的要求也越来越高，但是
模型不确定性和负载力矩干扰的存在阻碍了系统性能的进一步提升。针对干扰观测器(Disturbance
Observ． er，DOB)在提高控制系统鲁棒性方面的优势，以及复合控制器在改善伺服系统跟踪性能方面的能力，
提出了
一种双环控制结构，即内环DOB与外环复合控制器相结合的方式。同时，在构造外环复合控制器
时，采用状 态空间设计的方法，并借助于最优LQR理论。计算机仿真结果表明，相比传统控制方案，所提出
的双环控制 方案可实现电液压系统更精确的位置跟踪以及针对建模误差和负载力矩干扰的更强鲁棒性。此
外，该研究
控制方案的结构较为简单，易于工程实现。
关键词：电液压；干扰观测器；复合控制；LQR；鲁棒性
中图分类号：THl37；吼73
文献标志码：B
文章编号：10004858(2014)10旬077旬
5
Compound Control of
Electro—hydraulic System Based
on
Disturbance Obsenrer and
Optimal LQR
WU
Chang—hong
(DepaTtment 0f Automotive
Engineering，Jilin Railw町Vocalional明d 1kllIIolo盱College，Jihn，Jilin l
32100)
Abs晌ct：
Wi山that
electro—hydraulic systems
are more and more
widely used
in
many automatic contml
模糊PI_控制器与干扰观测器相结合的空间柔性机械臂的转动控制策略
第 54 卷第 12 期2023 年 12 月中南大学学报(自然科学版) Journal of Central South University (Science and Technology)Vol.54 No.12Dec. 2023
模糊PI控制器与干扰观测器相结合的空间柔性机械臂的
转动控制策略
上官朝伟1，李小彭1, 2，李泉1，尹猛3
(1. 东北大学 机械工程与自动化学院，辽宁 沈阳，110819；
2. 宁夏理工学院 机械工程学院，宁夏 石嘴山，753000；
3. 中国科学院 深圳先进技术研究院，广东 深圳，518055)
摘要：为了减少外部干扰对空间柔性机械臂的系统误差，提高系统的控制精度，提出了一种模糊PI控制器
与干扰观测器相结合的转动控制策略。首先，采用假设模态法和拉格朗日方法，建立了含有干扰力矩的空
间柔性机械臂的初始动力学模型；其次，提出了分别忽略二维变形和忽略非线性项的2种简化动力学模型，
并通过仿真分析对比2种简化模型的建模精度；第三，基于极点配置方法和模糊规则设计了模糊PI控制
器，并基于系统的名义模型设计了干扰观测器；最后，通过仿真分析和地面物理样机实验验证了该方法的
有效性。研究结果表明：忽略非线性项的简化模型与初始模型具有相似的建模精度，极大地降低了计算难
度，能够代替初始模型进行控制系统的设计；模糊PI控制器与干扰观测器相结合的转动控制策略能够实时
调整控制器参数，观测并补偿干扰力矩引起的系统误差，有效提高系统的控制精度。
关键词：空间柔性机械臂；转动控制策略；简化动力学模型；模糊PI控制器
中图分类号：TH113.1；TP13 文献标志码：A 开放科学(资源服务)标识码(OSID)
文章编号：1672-7207（2023）12-4687-12
Rotation control strategy for a space-flexible robotic arm
combining fuzzy PI controller and disturbance observer
基于扰动观测器的旋转舞台控制
２００７年（第３６卷）第５期 工业科技
基于扰动观测器的旋转舞台控制
范希准
（兰州市科技情报研究所，甘肃兰州 ７３００００）
摘要：本文针对旋转舞台系统中存在扰动噪音和系统不确定
性，设计扰动观测器和ＰＤ控制相结合的综合控制系统。仿真结 果表明，采用本文所提出的方法，系统具有较好的动态性能和稳
定性，且对扰动有较好的抑制效果。 关键词：旋转舞台扰动观测器ＰＤ控制
０引言
随着人民精神文化生活水平的提高以及现代科学技术的发
展，艺术对舞台机械设备的要求也在不断的增加；另外我国高层 建筑的发展，耸立于高层建筑之巅的旋转餐厅如雨后春笋般的也
相继在各大中城市建成，并投入观光运营，丰厚的经济效益和城 市标志景点使高层旋转餐厅成为城市建筑的宠儿。
目前，旋转舞台广泛用于剧场舞台、旋转餐厅等场所，旋转舞 台作为剧场和现代旋转餐厅中的重要设备之一，在运行过程中控
制系统的性能非常重要，无论对演出质量还是顾客对就餐环境的 满意度都起着举足轻重的作用，因此要求设备运行平稳、能够无 级调速、定位准确是对旋转舞台最基本的要求。另外还应要求控
制系统有良好的人机界面，具有完善的保护功能，对设备报警及 系统故障发出相关的控制信号和声光报警有较高的抗干扰性能，
能够在复杂的环境条件下稳定可靠的工作是衡量控制系统的技 术指标之一。良好的性能价格比也是市场经济条件下不可忽略的
重要因素，因此设计性能优良的控制系统就显得格外重要。 文献【１】对于旋转舞台提出了一种基于模糊策略的双模控制
策略，文献【２】应用内模原理，引入伺服补偿器控制舞台转台，文献 【３ｌ采用神经网络的自适应ＰＩＤ控制方案设计控制系统。本文针对 转台系统中存在如下不确定性和扰动及噪声：摩擦力矩、电机力
矩波动、不平衡力矩等外部扰动力矩；转动惯量变化带来的系统
参数变化；噪声信号。本文设计扰动观测器和ＰＤ控制相结合的 综合控制系统，来提高旋转舞台系统的动态性能。
现代控制理论状态反馈和状态观测器的设计实验报告
现代控制理论状态反馈和状态观测器的设计实验报告
本次实验是关于现代控制理论中状态反馈与状态观测器的设计与实现。本次实验采用MATLAB进行模拟与仿真，并通过实验数据进行验证。
一、实验目的
1、学习状态反馈控制的概念、设计方法及其在实际工程中的应用。
3、掌握MATLAB软件的使用方法。
二、实验原理
1、状态反馈控制
状态反馈控制是指将系统状态作为反馈控制的输出，通过对状态反馈控制器参数的设计，使系统的状态响应满足一定的性能指标。状态反馈控制的设计步骤如下：
(1) 确定系统的状态方程，即确定系统的状态矢量、状态方程矩阵和输出矩阵；
(2) 设计状态反馈控制器的反馈矩阵，即确定反馈增益矩阵K；
(3) 检验状态反馈控制器性能是否满足要求。
2、状态观测器
(1) 确定系统的状态方程；
(2) 设计观测器的状态估计矩阵和输出矩阵；
(3) 检验观测器的状态估计精度是否符合标准。
三、实验内容
将简谐信号加入单个质点振动系统，并对状态反馈控制器和状态观测器进行设计与实现。具体实验步骤如下：
1、建立系统状态方程：
（1）根据系统的物理特性可得单自由度振动系统的运动方程为：m¨+kx=0
（2）考虑到系统存在误差、干扰等因素，引入干扰项，得到系统状态方程：
（3）得到系统状态方程为： （1）观察系统状态方程，可以发现系统状态量只存在于 m 行 m 到 m 行 n 之间，而控制量只存在于 m 行 1 到 m 行 n 之间，满足可控性条件。
（2）本次实验并未给出状态变量的全部信息，只给出了系统的一维输出，因此需要设计状态反馈器。
（3）我们采用极点配置法进行状态反馈器设计。采用 MATLAB 工具箱函数，计算出极点：
(4) 根据极点求解反馈矩阵，得到状态反馈增益矩阵K：