高阶泰勒逼近线性状态反馈自抗扰控制方法

"该文提出了一种基于线性状态反馈和高阶泰勒逼近的自抗扰控制方法，用于处理对象模型不确定性及输入扰动问题。通过设计扩张状态观测器，利用高阶泰勒多项式构建综合扰动的内部模型，并将其视为系统的扩张状态进行估计。然后采用线性状态反馈策略，将系统状态估值反馈到参考输入中，同时结合极点配置技术，以获得最终的控制效果。这种方法将原系统转换为积分串联形式，实现了系统的线性化，并对扰动进行了有效补偿，显著增强了系统的抗扰性能。通过数值案例分析证明了所提方法的有效性。" 本文针对工业控制系统中常见的对象模型不确定性以及外部扰动问题，提出了一种创新的控制策略。首先，设计了一个扩张状态观测器，它的主要任务是估计系统状态以及无法精确建模的不确定性因素。这里，作者引入了高阶泰勒多项式，用以近似并重构系统中的综合扰动，形成一个内部模型，这个模型被纳入到扩张状态中。 接着，通过Luenberger状态观测器，可以实时估计出系统的状态值。然后，线性状态反馈被用来将这些估值反馈到参考输入中。这种反馈机制使得系统能够根据当前估计的状态进行调整，从而提高控制精度。此外，结合极点配置技术，可以自由地选择系统动态特性，进一步优化系统性能，例如，通过配置极点位置来加速系统响应或增加稳定性。 将原系统转换为积分串联形式是该方法的一大亮点。这一转换使得非线性系统在某种意义上被线性化，使得控制设计和分析更为简洁。同时，通过对扰动的有效补偿，增强了系统的抗扰动能力，使其能够在面临各种不确定性时保持良好的运行状态。 最后，文中通过具体的数值模拟和案例分析，展示了所提方法在实际应用中的有效性。这些分析结果证明，即使在存在模型不确定性及扰动的情况下，该控制策略也能实现对系统性能的显著改善。 这篇文章提出的基于线性状态反馈和高阶泰勒逼近的自抗扰控制方法，为解决复杂系统中的不确定性问题提供了一个有前景的解决方案。它不仅理论严谨，而且在实际应用中具有很好的适应性和鲁棒性，对于工业控制、自动化等领域具有重要的实践价值。