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关于车辆状态的滑模观测器设计方法(2009年)

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简介:
本文探讨了一种用于评估和监测车辆运行状态的滑模观测器设计方案。通过理论分析与实际应用案例,展示了该方法在提高车辆系统鲁棒性和响应速度上的有效性。 针对车辆主动安全控制系统所需车速及其他状态参数难以直接在线测量的问题,在分析了车辆及轮胎的主要动态特性之后,建立了包含纵向、横向与横摆运动的三自由度非线性动力学模型。通过引入Luenberger类型的反馈环节,提出了一种设计滑模观测器的方法来估计纵向速度、横向速度和横摆角速度,并利用Lyapunov稳定性理论给出了该方法收敛性的充分条件。结合具体的应用实例探讨了如何选择合适的观测器增益参数,并在不同路面上进行了多种驾驶工况的实车测试验证所提估计方法的有效性。实验结果表明,提出的方法具有良好的估计性能且能够容忍一定程度的路面附着系数误差。

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  • (2009)
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    本文探讨了一种用于评估和监测车辆运行状态的滑模观测器设计方案。通过理论分析与实际应用案例,展示了该方法在提高车辆系统鲁棒性和响应速度上的有效性。 针对车辆主动安全控制系统所需车速及其他状态参数难以直接在线测量的问题,在分析了车辆及轮胎的主要动态特性之后,建立了包含纵向、横向与横摆运动的三自由度非线性动力学模型。通过引入Luenberger类型的反馈环节,提出了一种设计滑模观测器的方法来估计纵向速度、横向速度和横摆角速度,并利用Lyapunov稳定性理论给出了该方法收敛性的充分条件。结合具体的应用实例探讨了如何选择合适的观测器增益参数,并在不同路面上进行了多种驾驶工况的实车测试验证所提估计方法的有效性。实验结果表明,提出的方法具有良好的估计性能且能够容忍一定程度的路面附着系数误差。
  • 几种比较
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    本论文深入探讨了几种不同类型的线性系统状态观测器的设计方法,并对其性能进行了全面的比较分析。通过理论推导与仿真验证,旨在为工程实践中的选择提供参考依据。 高增益观测器、滑模观测器以及扩张状态观测器是几种常用的观测技术,在控制系统设计中有重要应用。这些方法分别通过不同的机制实现对系统内部状态的准确估计,对于提高系统的鲁棒性和性能具有重要作用。
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    本研究探讨全维度状态观测器的设计理论与应用实践,涵盖多种系统模型及优化算法,旨在实现高效精准的状态估计。 现代控制理论中的全维状态观测器及其设计方法是课件的一部分内容节选。
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    滑模观测器的设计是一种控制理论中的关键技术,用于估计系统状态或参数。该方法通过在特定切换面上设计滑模面和吸引律来实现对动态系统的精确、鲁棒的状态估计,广泛应用于机器人、航空航天及汽车工业等领域。 关于永磁同步电机滑模观测器的设计,本段落将探讨如何有效设计一种基于滑模控制理论的观测器,以提高永磁同步电机系统的性能和稳定性。该观测器能够准确估计系统状态变量,并具有良好的鲁棒性,在面对外部扰动或参数变化时仍能保持高效运行。 在具体实现过程中,首先需要对永磁同步电机的工作原理进行深入分析,明确其数学模型及其动态特性;然后根据滑模控制的基本理论选择合适的切换函数和滑模面设计策略。此外还需考虑如何优化观测器的结构与参数设置,在保证估计精度的同时减少计算复杂度。 本段落将详细介绍上述过程中的关键技术和步骤,并通过仿真或实验验证所提方法的有效性,为永磁同步电机控制系统的设计提供参考依据。
  • 全阶异步电机转子磁场
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    本研究提出了一种基于全阶状态滑模观测器的方法,用于精确估计异步电机转子磁场,提高系统的控制性能和稳定性。 由于异步电机转子磁链的直接测量十分困难,通常需要通过间接观测计算获得。根据所用电机模型的不同,有两种较为典型的转子磁链观测计算方法:电流模型法和电压模型法。其中,电流模型法受电机参数影响较大,一般仅用于低速阶段;而电压模型法则因存在积分运算问题,一般用于中高速运行阶段。为了克服直接电压或电流模型法的不足以获得更好的转子磁链定向效果,基于全阶观测器的转子磁链观测方案成为近年来广受关注的研究热点。 文献通过设计全阶状态磁链观测器反馈矩阵,在稳态情况下依据不同的运行转速等效为电压模型磁链观测器或电流模型磁链观测器,并通过控制器参数的选择实现两种模型之间的平滑切换。另一篇文献则根据鲁棒控制理论和线性矩阵不等式综合求取观测器的增益矩阵,力求在全速范围内保证系统的稳定性。然而这两篇文章提出的算法复杂且工程调试困难,难以实际应用。 近年来,扩展卡尔曼滤波等先进控制理论也逐渐被应用于转子磁链观测器的设计中:其中一篇文献提出了一种通过设置两个分别辨识定子电阻和转子电阻的子扩展卡尔曼模型作为输入来提高磁链观测准确性的方法;另一篇则在扩展卡尔曼观测器中加入转子电阻辨识以提高精度,但这种全阶随机观测器比全阶观测器更复杂,工程实现难度更大。 滑模观测器因其简单且鲁棒性强的特点近年来被用于转子磁链的观察之中。然而,滑模观测器存在固有的抖动问题,在频率变化较大的场合中难以应用。
  • ESO.zip_ESO_ESO_eso仿真_eso_
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    本资源包提供ESO(状态观测器)相关材料,包括ESO的设计原理、应用案例及仿真模型,适用于研究与工程实践。 **标题与描述解析** 文件名为ESO.zip_ESO_ESO状态_eso 仿真_eso状态观测器_状态观测的压缩包中,“ESO”代表“Expansion State Observer”,即扩张状态观测器,这是一种用于估计系统状态的技术,尤其适用于非线性系统。在控制系统理论中,获取系统的内部状态是通过所谓的“状态观测”来实现的。“仿真”的含义是指该文件内含有模拟和测试ESO性能所需的模型。 描述表明这个压缩包中的文件旨在应用于污水处理领域,并且已经经过参数优化调整,可以直接使用而无需额外设置或复杂操作。这说明设计者希望用户能够直接利用这些预先配置好的模型进行仿真实验。 **知识点详解** 1. **扩张状态观测器(ESO)**: 在控制系统中,当系统的某些内部状态无法通过测量获得时,引入了“状态观测器”来估计这些不可见的状态。“ESO”,即扩展状态观测器,则是通过对系统添加虚拟变量的方式使得原本难以观察到的系统动态变得可以估算。 2. **状态观测**: 状态观察能够帮助我们从可直接测量的数据中推断出整个系统的运行状况,这是控制系统理论中的一个重要方面。它在实际应用中有重要意义,因为很多情况下无法直接获取所有必要的信息来全面了解一个系统的运作情况。 3. **仿真**: 通过计算机模拟真实系统的行为可以预测其性能、测试设计方案或者进行故障分析。“ESO”的仿真是为了更好地理解该技术如何应用于污水处理过程的动态特性以及估计精度等方面。 4. **污水处理领域的应用**: 污水处理是一个包含复杂物理化学反应的过程,具有典型的非线性特征。利用“ESO”可以有效地监控和控制这些过程中的一些关键参数如污泥浓度、水质等,从而保证高效的净化效果。 5. **参数整定**: 在控制系统工程中,“参数整定”的过程是调整控制器或观测器的设定值以达到最优性能。“这里的优化工作意味着该模型已经过专家处理”,可以提供精确的状态估计结果。 6. **直接使用**: 提供的文件设计为用户友好,使用者无需深入理解“ESO”背后的理论原理即可通过加载并运行仿真观察到系统状态估计的结果。 这个压缩包内含一个预设好的“ESO”模型,特别针对污水处理系统的监测和控制需求。这使得研究者或工程师能够快速进行仿真实验,并验证该技术在实际环境中的表现情况。
  • 扩展卡尔曼滤波(EKF):Carsim与Simulink集成
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    本研究提出了一种结合Carsim和Simulink平台的创新方法,开发基于扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的车辆状态观测器,以精确估计车辆动态参数。该系统在自动驾驶及车辆控制系统中具有广泛应用前景。 基于扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)的车辆状态观测器可以利用Carsim与Simulink联合估计车辆的纵向车速、横向车速、横摆角速度以及四个车轮的侧向力。使用Carsim 2018或兼容Carsim 2019版本进行状态估计时,难度在于Carsim中的车辆模型是黑箱模式。为了获得较好的估计结果,需要不断调整车辆模型参数。由于要估计的参数较多,增加了整体估计的复杂性。例如,在估算侧向车速时需要用到轮胎侧向力,而这个轮胎侧向力本身也是通过状态估计得到的,因此误差会逐渐累积。这意味着随着待估参数数量增加,问题解决难度也会相应增大。
  • adrc_eso3.mdl.zip_三阶三ESO__
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    本资源为adrc_eso3.mdl文件压缩包,内含三阶三状态扩展状态观测器(ESO)模型。该观测器用于估计系统状态,尤其适用于滑模变结构控制领域中的前馈补偿。 高志强老师分享了关于ADRC算法及三阶状态观测器的内容,这些内容来自克利夫兰州立大学的研究成果。
  • spacecraft.zip___航天
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    本资源探讨了滑模控制技术在航天器故障诊断与状态估计中的应用,特别聚焦于滑模观测器的设计与优化,以提高系统的鲁棒性和响应速度。 航天器的滑模MATLAB程序包括干扰观测器程序和航天器模型程序。
  • 利用MATLAB.pdf
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    本论文探讨了使用MATLAB进行状态观测器的设计方法,详细介绍了相关算法及实现步骤,并通过实例分析验证其有效性。 本段落档介绍了使用MATLAB进行状态观测器设计的方法与步骤,包括概念介绍、极点配置原理、相关函数应用以及具体的观测器设计流程。 一、定义了状态观测器的概念:它是一种数学模型,用于根据系统的输入输出数据估计系统当前的状态变量。该过程对于理解复杂动态系统的工作机制至关重要。 二、讨论了极点配置的基本原理及其重要性——通过调整闭环系统的极点位置来满足特定的性能标准。这通常涉及到使用状态反馈技术将实际响应特性与理想目标进行匹配。 三、介绍了如何利用MATLAB中的acker()和place()函数实现极点配置,其中前者适用于单输入系统,后者则能处理多输入情况,并通过计算得到所需的状态反馈增益矩阵K来改变系统的动态行为。 四、详细描述了观测器设计的具体步骤: 1. 获取包含所有状态变量的闭环系统方程; 2. 根据性能需求确定期望极点的位置P; 3. 采用MATLAB提供的函数求解出合适的反馈增益值K; 4. 最后,对所设计方案进行评估以确保其满足预定的技术指标。 五、强调了在设计过程中应当考虑的几个关键因素:观测器自身的响应速度应该比系统本身的快2到5倍左右;然而也需要权衡这种加速带来的潜在风险和收益,在实践中找到最佳平衡点。 六、提供了两个实例来展示实际应用中的操作方法,包括如何验证系统的能控性和能观性,并据此设计出符合要求的观测器模型。 七、总结了基于MATLAB的状态观测器设计的核心思想及其实现途径。