24、控制设计中的干扰抑制与参考跟踪技术详解

控制设计中的干扰抑制与参考跟踪技术详解

在控制设计领域,干扰抑制和参考跟踪是至关重要的任务。下面将详细介绍相关的控制设计方法、实际应用问题以及重复控制的相关内容。

状态估计前的准备工作

在进行状态估计之前,需要计算滤波后的输出信号。具体操作步骤如下:
1. 计算滤波输出信号 :在文件中输入以下程序来计算滤波后的输出信号,为状态估计做准备。

ys=FM*YM;
  1. 估计滤波后的状态变量 :继续在文件中输入以下程序,估计 $k + 1$ 时刻的滤波状态变量。
xs=Am*xs+Bm*us+Kob*(ys-Cm*xs);
  1. 数据向量移位 :为下一个采样周期做准备,对数据向量 UM 进行移位操作,并完成嵌入式函数。在文件中输入以下程序。
UM=[u;UM(1,1)];
  1. 验证嵌入式函数 :基于相关示例构建 Simulink 仿真程序,验证此嵌入式函数,并比较仿真结果。在 Simulink 程序中,可能需要添加离散时间延迟,将工厂输出连接到该程序中
本研究基于扩展卡尔曼滤波(EKF)方法,构建了一套用于航天器姿态轨道协同控制的仿真系统。该系统采用参数化编程设计,具备清晰的逻辑结构和详细的代码注释,便于用户根据具体需求调整参数。所提供的案例数据可直接在MATLAB环境中运行,无需额外预处理步骤,适用于计算机科学、电子信息工程及数学等相关专业学生的课程设计、综合实践或毕业课题。 在航天工程实践中,精确的姿态轨道控制是保障深空探测、卫星组网及空间设施建设等任务成功实施的基础。扩展卡尔曼滤波作为一种适用于线性动态系统的状态估计算法,能够有效处理系统模型中的不确定性测量噪声,因此在航天器耦合控制领域具有重要应用价值。本研究实现的系统通过模块化设计,支持用户针对不同航天器平台或任务场景进行灵活配置,例如卫星轨道维持、飞行器交会对接或地外天体定点着陆等控制问题。 为提升系统的易用性教学适用性,代码中关键算法步骤均附有说明性注释,有助于用户理解滤波器的初始化、状态预测、观测更新等核心流程。同时,系统兼容多个MATLAB版本(包括2014a、2019b及2024b),可适应不同的软件环境。通过实际操作该仿真系统,学生不仅能够深化对航天动力学控制理论的认识,还可培养工程编程能力实际问题分析技能,为后续从事相关技术研究或工程开发奠定基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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