扩展卡尔曼电机控制代码

由于扩展卡尔曼滤波器是一种用于状态估计的算法，因此在电机控制中使用它需要进行以下步骤：

1. 定义系统模型：电机的动态模型需要提供输入（电压或电流）和输出（位置或速度）之间的关系。通常使用的模型是电机的拉普拉斯域传递函数或状态空间方程。

2. 定义状态向量和测量向量：状态向量可以是电机的位置和速度，测量向量可以是编码器读数或传感器测量的位置和速度。

3. 设计扩展卡尔曼滤波器：根据系统模型和测量向量，设计扩展卡尔曼滤波器。扩展卡尔曼滤波器需要提供状态估计值和状态协方差矩阵以便进行电机控制。

4. 实现控制器：根据状态估计值，实现电机控制器，即将电压或电流作为控制输入送入电机模型，以期望生成的位置和速度。

以下是扩展卡尔曼电机控制代码的一个简单示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义系统模型

R = 1.0  # 电机阻值
L = 0.5  # 电机电感
Kt = 0.1  # 电机扭矩常数
Kb = 0.1  # 电机反电动势常数
J = 0.01  # 电机转动惯量
B = 0.1  # 电机摩擦系数

A = np.array([[0.0, 1.0], [-Kt / (L * J), -B / (L * J)]])
B = np.array([[0.0], [Kt / (L * J)]])
C = np.array([[1.0, 0.0]])

# 定义状态向量和测量向量

x = np.array([[0.0], [0.0]])
y = np.array([[0.0]])

# 设计扩展卡尔曼滤波器

Q = np.diag([0.01, 0.01])
R = np.diag([0.1])

P = np.diag([0.1, 0.1])
K = np.zeros((2, 1))

# 定义时间和采样间隔

t_start = 0.0
t_end = 10.0
dt = 0.01
n_samples = int((t_end - t_start) / dt)

t = np.arange(t_start, t_end, dt)
u = np.ones(n_samples) * 5.0  # 输入电压

# 实现控制器

for i in range(n_samples):
    # 电机模型的状态更新
    x_dot = np.dot(A, x) + np.dot(B, u[i])
    x = x + x_dot * dt
    
    # 位置测量更新
    y = np.array([[x[0, 0] + np.random.randn() * 0.1]])
    
    # 扩展卡尔曼滤波器的状态估计
    x_pred = np.dot(A, x) + np.dot(B, u[i])
    P_pred = np.dot(np.dot(A, P), A.T) + Q
    K = np.dot(np.dot(P_pred, C.T), np.linalg.inv(np.dot(np.dot(C, P_pred), C.T) + R))
    x = x_pred + np.dot(K, y - np.dot(C, x_pred))
    P = np.dot((np.eye(2) - np.dot(K, C)), P_pred)
    
    # 输出控制信号
    command = x_pred[0, 0] * 0.2 + x_pred[1, 0] * 0.1

    # 限制控制信号的输出范围
    if command > 10.0:
        command = 10.0
    elif command < -10.0:
        command = -10.0

    # 画出位置的实际值和估计值
    plt.plot(t[:i], x[0, :i], 'r-', label='actual')
    plt.plot(t[:i], x_pred[0, :i], 'b-', label='estimate')
    plt.legend(loc='upper right')
    plt.xlabel('Time (s)')
    plt.ylabel('Position (rad)')
    plt.show()