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关于自抗扰控制的稳定性分析

前面3篇博客分析了扩张状态观测器(ESO)收敛性分析的套路,基本上是过了一遍原文献的证明步骤,穿插一些说明,目的在于让人看清证明背后的思想。考虑到ESO是自抗扰控制(ADRC)的核心,因此ADRC的稳定性证明套路其实在一定程度上也借鉴了ESO收敛性套路。文献[1]首次给出了多输入多输出系统ADRC稳定性的完整证明,但其使用的符号比较多,且数学味过于浓厚,毕竟文献[1]对应的期刊其实是一本数学期刊,

自抗扰控制中的扩张状态观测器收敛性分析1

扩张状态观测器(extended state observer, ESO)是自抗扰控制(active disturbance rejection control, ADRC)的核心组成部分,在自抗扰控制的相关文献中大都会反复出现ESO和ADRC这两个英文缩写词。关于ADRC的具体思想和设计方法可以参见其发明者韩京清的专著[1],不过,专著[1]中更多地从工程角度对ADRC进行分析,而本文则主要是分

MATLAB安装优化工具包OPTI Toolbox

Matlab自带优化工具箱提供了fmincon等诸多函数解决含约束条件的优化问题,但如果需要求解含整数约束的混合优化问题,fmincon就不是特别合适了,虽然提供了遗传算法优化函数ga,不过速度可能比较慢,因此有时候需要寻求第三方工具箱,最近发现一款名为OPTI Toolbox的三方工具箱可以作为Matlab自带优化工具箱的补充,用于求解一些比较复杂的问题。OPTI Toolbox集成了一系列优化

#自动驾驶#机器学习#github +2
到底了