基于扩展卡尔曼观测器和ESO/EKF的电流控制策略：无模型预测与仿真的比较分析

简介：
本研究提出并对比了两种电流控制策略——基于扩展卡尔曼观测器(ESO/EKF)及无模型预测方法，通过仿真验证其在电流控制中的性能差异。 在电流控制系统的研究领域中，扩展卡尔曼观测器（Extended Kalman Filter, EKF）和扩展状态观测器（Extended State Observer, ESO）是两种先进的观测技术，在无模型预测电流控制中的应用备受关注。本段落将探讨基于EKF与ESO对比的电流预测控制策略，包括它们的工作原理、优缺点以及在仿真研究中的表现。 扩展卡尔曼观测器是一种改进型滤波方法，适用于非线性系统的状态估计问题。它通过建模和估计电流信号来有效预测未来的变化趋势，并实现精确控制。EKF能够提供动态噪声统计特性的估计，在系统参数变化或外部扰动时表现出良好的适应能力。 ESO则能同时观测到系统内部状态及其导数，即扩展状态，因此在处理模型不确定性和外部干扰引起的动态变化方面具有更强的鲁棒性。与EKF相比，ESO在应对强非线性系统的挑战中更为灵活和可靠。 无模型预测电流控制（Model-Free Predictive Current Control, MF-PCC）是一种不依赖于系统精确数学模型的方法，通过实时采集并处理电流信号来制定未来的控制策略。这种方法对于难以获取或变化频繁的动态特性和外部扰动具有良好的适应性。 在仿真研究中，对比EKF与ESO在无模型预测电流控制中的性能表现可以揭示各自的优缺点。例如，EKF在估计精度和噪声抑制方面更胜一筹，而ESO则更能应对非线性系统及不确定性带来的挑战。这些仿真结果有助于设计者根据具体的应用场景选择或优化相应的控制策略。 实际应用中，通过动态切换使用EKF与ESO可以根据系统的实时状态调整最佳观测器的选择，从而提高整个电流控制系统在精度、鲁棒性和适应性方面的表现。这种灵活的切换机制为提升电力电子设备性能提供了新的可能性，并有助于满足日益增长的工业自动化和智能化需求。 基于扩展卡尔曼观测器的无模型预测电流控制策略结合ESO与EKF的研究对比，不仅丰富了电流控制领域的理论基础，也为实际应用中的技术改进指明了方向。