Active disturbance rejection control comprises on-line identification a的简体中文翻译

Active disturbance rejection contro

Active disturbance rejection control comprises on-line identification and compensation of the disturbances. A variety of methods to address this issue have been already published, see Chen et al. (2016), and the references therein. The disturbance identification scheme is crucial for active disturbance rejection. In particular, high order sliding mode observers (HOSMOs) have been exploited to identify disturbances due to its attractive features: robustness against uncertainties and finite time convergence. Theoretically, HOSMO converge in finite time to the exact value of the signal. Therefore, HOSMOs have been broadly used in active disturbance controller design. For instance, in Mallavalli and Fekih (2017); R´ıos et al. (2017) a HOSM identification method was used to estimate the disturbances. The estimated values of the disturbanceswere compensated through the controller. For ensuring the stability of the closed-loop system, however, the controller was turned on until the HOSM observer had converged. In practical situation the undesired peaking-phenomena effect may arise if, for instance, the controller is turned on at the same time that the observer (Khalil, 2002). Therefore a formal closed-loop stability analysis is needed. Recently, the advent of Lyapunov functions for HOSM differentiators, see Cruz-Zavala and Moreno (2016), has provided a powerful tool to analyze the observer-controller closed-loop stability since the initial time. For instance, in Chalanga et al. (2016) the closed-loop stability of an observer-controller HOSM scheme was tackled. Nevertheless, only matched perturbations were considered in that paper. Similarly, in Aguilar-Iban˜ez et al. (2017), a Lyapunov perspective was presented to analyze the closedloop stability of a system affected by matched disturbances.The goal of this work is to present an active disturbance rejection approach for a gyroscopic machine affected by matched an unmatched disturbances ensuring the stability of the closed-loop system. To this aim, first, a HOSMO is used to identify the unknown disturbances. Thus, the identified signals are injected through the control signal following a backstepping-like methodology. Finally, the closed-loop stability is investigated. Indeed, the contribution of this work is the stability analysis of the overall observer-controller scheme employing Lyapunov’s theory. Such analysis sheds light on the correct selection of the controller gains. It is shown that choosing the controller gains following the design criteria, ensures the boundedness of the state trajectories. Furthermore, the state trajectories converge asymptotically to zero once the HOSM
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主动干扰抑制控制包括对干扰的在线识别和补偿。解决该问题的各种方法已经发布,请参见Chen等。(2016),以及其中的参考文献。干扰识别方案对于主动抑制干扰至关重要。特别是,由于其吸引人的特性:针对不确定性的鲁棒性和有限的时间收敛性,高阶滑模观测器(HOSMO)已被用于识别干扰。从理论上讲,HOSMO在有限的时间内收敛到信号的精确值。因此,HOSMO已广泛用于主动干扰控制器设计中。例如,在Mallavalli和Fekih(2017)中; R´ıos等。(2017)使用HOSM识别方法来估计干扰。干扰的估计值<br>通过控制器得到补偿。但是,为了确保闭环系统的稳定性,打开控制器,直到HOSM观测器收敛为止。在实际情况下,例如,如果在与观察者同时打开控制器的情况下,可能会出现不希望的峰现象。(Khalil,2002)。因此,需要正式的闭环稳定性分析。最近,HOSM微分器的Lyapunov函数的出现(请参见Cruz-Zavala和Moreno(2016))提供了一个强大的工具,用于分析自初始以来的观察者-控制器闭环稳定性。例如,在Chalanga等人。(2016)解决了一个观察者-控制器HOSM方案的闭环稳定性。但是,该论文只考虑了匹配的扰动。类似地,在Aguilar-Iban〜ez等人中。(2017),<br>这项工作的目的是提出一种陀螺仪的主动干扰消除方法,该方法受匹配的无匹配干扰的影响,从而确保闭环系统的稳定性。为此,首先使用HOSMO来识别未知干扰。因此,识别的信号是按照类似反步法的方法通过控制信号注入的。最后,研究了闭环稳定性。确实,这项工作的贡献是运用李雅普诺夫理论对整体观测器-控制器方案进行了稳定性分析。这种分析为控制器增益的正确选择提供了启示。结果表明,选择控制器增益遵循设计准则,可确保状态轨迹的有界性。此外,一旦HOSM,状态轨迹渐近收敛到零
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主动干扰抑制控制包括在线识别和补偿干扰。已发布各种方法解决这一问题,见 Chen 等人 (2016 年),以及其中引用。干扰识别方案对主动干扰抑制至关重要。特别是,高阶滑动模式观测器(HOSMOs)被利用来识别干扰,因为它具有吸引人的特点:对不确定性的鲁棒性和有限的时间收敛。从理论上讲,HOSMO 在有限时间中收敛到信号的精确值。因此,HOSMOS 在主动干扰控制器设计中得到了广泛的应用。例如,在马拉瓦利和费基(2017年);R' ö os 等人 (2017) 使用 HOSM 识别方法估计干扰。扰动的估计值<br>通过控制器进行补偿。但是,为了确保闭环系统的稳定性,控制器一直打开,直到 HOSM 观察者收敛。在实际情况下,如果控制器在观察者同时打开(Khalil,2002年),就可能产生不需要的峰值现象效应。因此,需要进行正式的闭环稳定性分析。最近,Lyapunov 函数的出现,如克鲁兹-扎瓦拉和莫雷诺(2016 年),为分析自初始时间以来的观察控制器闭环稳定性提供了强大的工具。例如,在Chaanga等人(2016年)中,解决了观察者-控制器HOSM方案的闭环稳定性问题。然而,该论文只考虑了匹配的扰动。同样,在Aguilar-Iban ez等人(2017年)中,提出了Lyapunov的观点,以分析受匹配干扰影响的系统的闭环稳定性。<br>本工作的目标是为陀螺仪提供一种主动干扰抑制方法,该陀螺仪受到匹配无可比拟的干扰的影响,确保闭环系统的稳定性。为此,首先,使用HOSMO来识别未知的干扰。因此,识别信号通过控制信号按照反步法进行注入。最后,对闭环稳定性进行了调查。事实上,这项工作的贡献是使用Lyapunov理论对整个观察者-控制者方案的稳定性分析。这种分析可以揭示控制器增益的正确选择。表明按照设计标准选择控制器增益,可确保状态轨迹的界限。此外,状态轨迹收敛无症状地收敛到零,一旦 HOSM
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自抗扰控制包括扰动的在线识别和补偿。各种解决这个问题的方法已经发表,见Chen等人。(2016)及其参考文献。干扰识别方案是自抗扰的关键。特别是高阶滑模观测器(HOSMOs)因其具有对不确定性的鲁棒性和有限时间收敛性而被用来识别干扰。理论上,HOSMO在有限时间内收敛到信号的精确值。因此,HOSMOs在自抗扰控制器设计中得到了广泛的应用。例如,Mallavalli和Fekih(2017);R´os等人。(2017)HOSM识别方法用于估计干扰。扰动的估计值<br>通过控制器进行补偿。然而,为了保证闭环系统的稳定性,在HOSM观测器收敛之前,控制器一直处于开启状态。在实际情况下,如果控制器与观察者同时开启,可能会产生不希望出现的峰值现象(Khalil,2002)。因此需要一个正式的闭环稳定性分析。最近,HOSM微分器的Lyapunov函数的出现,见Cruz-Zavala和Moreno(2016),为分析观测器-控制器闭环稳定性提供了一个强有力的工具。例如,在Chalanga等人。(2016)研究了观测器-控制器HOSM方案的闭环稳定性。然而,在那篇论文中只考虑了匹配扰动。同样,在Aguilar Iban∮ez等人。(2017),提出了Lyapunov观点来分析受匹配干扰影响的系统的闭环稳定性。<br>这项工作的目标是提出一种自抗干扰的方法,以确保闭环系统的稳定性。为此,首先,利用HOSMO识别未知扰动。因此,识别的信号通过控制信号按照类似于backstepping的方法注入。最后,研究了系统的闭环稳定性。实际上,这项工作的贡献是利用Lyapunov理论对整个观测器-控制器方案的稳定性进行了分析。这种分析有助于控制器增益的正确选择。结果表明,根据设计准则选择控制器增益,保证了状态轨迹的有界性。此外,一旦HOSM发生变化,状态轨迹将渐近收敛到零<br>
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