5、无力传感器的基于干扰观测器的力估计及摩擦补偿

无力传感器的基于干扰观测器的力估计及摩擦补偿

1. 基于干扰观测器的力估计方法

1.1 二阶系统案例

对于二阶系统,选择二阶低通滤波器 (Q(s)) 如下:
[Q(s) = \frac{1}{s^2/\omega_n^2 + s/(q\omega_n) + 1}]
其中 (\omega_n = 2\pi f_n),(f_n) 是自然频率,(q) 是品质因数。当 (q = 1/\sqrt{2}) 时,截止频率 (f_c = f_n),此时为二阶低通巴特沃斯滤波器。

1.2 非线性干扰观测器(NDOB)

1.2.1 原理

经典的干扰观测器(DOB)通常基于线性系统技术或线性化模型设计。为了将 DOB 应用于具有高度非线性和耦合动力学的系统,非线性干扰观测器(NDOB)被提出。NDOB 的主要思想基于李雅普诺夫理论和一个辅助变量。

考虑具有外部干扰的仿射非线性系统:
[\begin{cases}
\dot{x} = \bar{h}(x) + \bar{b}(x)u + d \
y = r(x)
\end{cases}]
其中 (\bar{h}(x))、(\bar{b}(x))、(r(x)) 是与 (x) 相关的光滑函数,(\bar{h}(x)) 包含线性动力学 (h(x)) 和非线性动力学,(d \in R^n) 表示干扰。

定义辅助变量 (z) 为:
[\begin{cases}
z = \hat{d} - p(x) \
\dot{z} = -l(x)z - l(x)[\bar{h}(x) +

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值