This paper presents a new HPDOb that significantly improves disturbance estimation accuracy and robustness in motion control systems, surpassing the capabilities of conventional DObs. The proposed observer is analysed and synthesised in the discrete-time domain, providing a realistic representation of their dynamic behaviour and enabling enhanced controller design for practical applications. The core contribution of the HPDOb is a novel synthesis method that incorporates higher-order truncation error dynamics into disturbance estimation. Unlike conventional DObs, which are limited to zero-order truncation error, the HPDOb achieves first-order truncation error, yielding markedly improved estimation accuracy and robustness against disturbances in motion control systems. Simulation and experiments verify the stability and performance of HPDOb.


翻译:本文提出了一种新型高性能扰动观测器(HPDOb),显著提升了运动控制系统中扰动估计的精度与鲁棒性,其性能超越了传统扰动观测器。该观测器在离散时域内进行分析与综合,能够真实反映其动态特性,并为实际应用中的控制器设计提供增强支持。HPDOb的核心贡献在于提出了一种新颖的综合方法,该方法将高阶截断误差动力学纳入扰动估计过程。与传统扰动观测器仅限于零阶截断误差不同,HPDOb实现了对一阶截断误差的估计,从而在运动控制系统中显著提高了对扰动的估计精度和鲁棒性。仿真与实验验证了HPDOb的稳定性与性能。

0
下载
关闭预览

相关内容

【CVPR2023】DynamicDet:目标检测的统一动态架构
专知会员服务
26+阅读 · 2023年4月15日
【CVPR2022】EDTER:基于Transformer的边缘检测(CVPR2022)
专知会员服务
33+阅读 · 2022年3月18日
MonoGRNet:单目3D目标检测的通用框架(TPAMI2021)
专知会员服务
18+阅读 · 2021年5月3日
【CVPR2020-Oral】用于深度网络的任务感知超参数
专知会员服务
28+阅读 · 2020年5月25日
边缘计算应用:传感数据异常实时检测算法
计算机研究与发展
11+阅读 · 2018年4月10日
LibRec 每周算法:DeepFM
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2017年11月6日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
VIP会员
相关VIP内容
【CVPR2023】DynamicDet:目标检测的统一动态架构
专知会员服务
26+阅读 · 2023年4月15日
【CVPR2022】EDTER:基于Transformer的边缘检测(CVPR2022)
专知会员服务
33+阅读 · 2022年3月18日
MonoGRNet:单目3D目标检测的通用框架(TPAMI2021)
专知会员服务
18+阅读 · 2021年5月3日
【CVPR2020-Oral】用于深度网络的任务感知超参数
专知会员服务
28+阅读 · 2020年5月25日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员