9、基于干扰观测器的有限时间控制与船舶动力定位系统干扰抑制控制策略

基于干扰观测器的有限时间控制与船舶动力定位系统干扰抑制控制策略

在复杂的工业和实际应用场景中,系统往往会受到非线性因素和各种干扰的影响,这严重影响了系统的性能和稳定性。为了应对这些问题,研究人员提出了多种控制策略。本文将介绍基于干扰观测器的有限时间控制(DOBFTC)策略以及船舶动力定位系统的干扰观测器基干扰衰减控制(DOBDAC)策略。

基于干扰观测器的有限时间控制(DOBFTC)

在实际工业生产中,系统常常会受到各种干扰的影响,如风力发电机组系统在运行过程中会受到风、雨、闪电等环境因素的干扰,导致系统性能下降。因此,抗干扰控制在控制领域中起着至关重要的作用。

干扰观测器基控制(DOBC)是一种主要的干扰抑制方法,具有结构简单、易于与其他控制策略结合等优点。近年来,复合分层抗干扰控制(CHADC)结构将DOBC与其他控制策略相结合,用于处理多干扰系统,能够充分利用干扰信息,对多源干扰进行分析、抑制和补偿,具有高精度的优点。

然而,上述文献中的结果大多是基于无限时间实现的,在实际工业生产中,对系统的收敛时间有更高的要求,如车辆的紧急制动、飞机编队系统消灭敌机等。有限时间控制方案可以使系统更快地达到收敛区域,提高系统的鲁棒性和抗干扰性能,受到了许多研究人员的广泛关注。

系统模型

考虑具有干扰和非线性的系统:
$\dot{x}(t) = A_0x(t) + B_0[u(t) + D(t)] + Hh(x, t)$
其中,$x(t) \in R^n$ 和 $u(t) \in R^m$ 分别是状态变量和控制输入,$A_0 \in R^{n×n}$,$B_0 \in R^{n×m}$ 和 $H \in R^

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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