观测器专题
带衰减因子的积分磁链观测器
带衰减因子的积分磁链观测器 文章目录 带衰减因子的积分磁链观测器1. 背景问题2. 带衰减因子的积分器3. 理解公式4. 实现带衰减因子的积分器5. C语言代码实现6. 代码解释7. 带衰减因子的积分器的优点8. 实际应用中的考虑9. 总结 带衰减因子的积分器（also known as a Low-pass Filtered Integrator）是在电机控制中对磁链观测器进
永磁同步电机高性能控制算法（13）后续篇—— 基于高阶扩张状态观测器（ESO）的无模型预测控制（MFPC）
1.前言 前文已经介绍过了高阶ESO相对于传统ESO的优势。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/703039702https://zhuanlan.zhihu.com/p/703039702 但是当时搭的ESO有点问题。把公式修正之后，发现前文用的改进四阶ESO无法使用。 今天来解释一下为什么改进4阶ESO无法使用。 2.为什么改进4阶ESO用不了？ %扩展观测
电机控制系列模块解析（18）—— 位置观测器
一、简要综述 无传感器控制策略中观测器的分类，主要分为两类：基于模型的方法（Model Based）和基于显著性的方法（Saliency Based）。在此借用一张文献综述的图片，下面将列出下面借用图片中的各个分支的优缺点： 1. Model Based： 反电动势（Back-EMF）： 优点：不需要PM磁链信息；不需要积分；在中高速下性能良好。缺点：在低速下性能较差；对电机参数变化敏感。
【电机控制】滑模观测器PMSM无感控制波形图
【电机控制】滑模观测器PMSM无感控制波形图 文章目录 前言一、FOC控制1.三相电流2.Clark变换静止坐标系iαiβ3.park变换旋转坐标系idiq4.电流环PI控制输出UdUq5.UdUq 反park变换UαUβ 二、反电动势观测器BEMF1.静止坐标系iαiβ提取反电动势EaEb2.反电动势EaEb提取位置信息、EqEd3.位置信息提取机械转速wr 总结
学习下控制 LQR加上观测器
这里主要参考B站上的，DR_CAN，极力推荐看下，这里主要是结合观测器和LQR的设计。在观测器基础上引入LQR 这里的Y的C=[1 0],可知X1输出是可以用实际值的，可以不用的X1hat
永磁同步电机无感FOC（龙伯格观测器）算法技术总结-实战篇
文章目录 1、ST龙伯格算法分析（定点数）1.1 符号说明1.2 最大感应电动势计算1.3 系数计算1.4 龙伯格观测器计算1.5 锁相环计算1.6 观测器增益计算1.7 锁相环PI计算（ST）1.8 平均速度的用意 2、启动策略2.1 V/F压频比控制2.2 I/F压频比控制 3、算法开发3.1 Luenberger核心算法模块3.1.1 Luenberger.h3.1.2 Luenber
永磁同步电机无感FOC（龙伯格观测器）算法技术总结-仿真篇
文章目录 1、观测器的引入2、β轴向下的电机观测器数学模型3、β轴向下的转子点角度及速度观测4、Simulink仿真模型搭建4.1模型总览4.2 Luenberger观测器模块4.2.1 I_alpha观测4.2.2 I_beta观测4.2.3 e_alpha、e_beta观测4.2.4 锁相环 4.3 速度设定4.4 速度观测结果4.5 电角度观测结果 模型下载地址：无感FOC
【电机仿真】HFI算法脉振高频电压信号注入观测器-PMSM无感FOC控制
【电机仿真】HFI算法脉振高频电压信号注入观测器-PMSM无感FOC控制 文章目录 前言一、脉振高频电压注入法简介（注入在旋转坐标系的d轴）1.旋转高频电压（电流）注入法2.脉振高频电压注入法 二、高频注入理论1.永磁同步电机的高频模型2.估计坐标系3.上式联立得到4.在估计的两相旋转坐标系的直轴上注入高频余弦电压信号5.将4代入3可得6.PI调节器的输入量计算7.脉振高频电压注入法
观测器与卡尔曼滤波器的状态估计对比
在实时控制系统和信号处理中，观测器和卡尔曼滤波器是两个常用于状态估计的工具。本文将通过 Matlab 演示这两者在一维运动系统中的应用，并深入探讨它们的概念、核心点、异同以及本质。 观测器与卡尔曼滤波器的概念 观测器 观测器是一种用于估计系统状态的机制。通过测量系统的输出和输入，观测器可以估计系统的状态，即使系统的状态无法直接观测。观测器的本质是通过对系统行为的监测，利用系统的动态模型来估
【电机控制】PMSM无感foc控制（七）滑模观测器的应用
0. 前言 前面我们讲解了foc的整个流程框图，如图0-1所示，其中的坐标变换、PID控制以及SVPWM都已讲解完毕，接下来会用通俗易懂的方式（不会涉及到特别复杂难以理解的公式）来讲解滑模观测器是如何得到的反电动势，从而提取出转子位置及转速。 图0-1 FOC双环控制系统框图 1. 滑模观测器 建议大家先看一下滑模观测器的大致概念，不用完全理解，但是
相当于IMU ,GPS，气压计，光流 这些都是作为观测器，起修正作用，可以建立观测方程。
相当于IMU ,GPS，气压计这些都是作为观测器，起修正作用，可以建立观测方程。 视觉里程计好像也是的。视觉里程计的频率也是低于IMU的，所以我有个疑问来了，视觉里程计和IMU的融合是不是和GPS和IMU的融合比较类似？当然是基于滤波的融合，不是基于优化的话。以前的基于EKF的VSLAM是不是这种思路？ VSLAM里面观察到特征点也应该是一种观测，就像高翔这里说的， 一种是蒙着眼睛走
线性系统理论 -- 降阶观测器的设计
定理： 若系统能观测，且rankC=m，则系统的状态观测器的最小维数是(n-m)。 线性定常时不变系统方程如下（以三阶(n=3)单入单出系统为例，有m=rankC=1）： 取变换阵P，有： 对上述系统方程进行线性变换， 得到如下形式： 输出y直接给出。于是状态估计时，只需对 n-m=2 维的、进行估计即可。这就是说，降阶观测器的维数为n-m=2。 降
【自抗扰控制ADRC】扩张观测器ESO
传送门 前言线性状态观测器龙伯格观测器 非线性状态观测器扩张状态观测器（ESO） 前言 扩张观测器ESO也属于状态观测器中的一种，因此在对ESO展开推导描述前，会以循序渐进的方式引出线性观测器等内容，最后再衍生出对ESO的描述和推导。 线性状态观测器 对于一个线性状态方程而已，它的输出不一定能够完全呈现所有状态变量，这就涉及到关于系统状态方程的可观测性。对于以下的状态方程
ADRC——一阶ESO扩张状态观测器simulink实现及C语言代码
理论部分见我之前的博客，一阶ESO相比起来实现更简单，也更好理解，可帮助新手入门使用。虽然常见的物理系统，绝大多都是二阶系统，如F=ma, 做位置控制时，一般用二阶ESO。但是一阶ESO也有一定的用途，后面有空把之前做的一阶ESO的实际案例开源出来。 simulink模型已上传网盘 链接：https://pan.baidu.com/s/1q7zgYNjGXXrAHaaPCSZq
matlab极点配置已知超调量,利用MATLAB 实现极点配置、设计状态观测器(现代控制).doc...
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电机控制学习之路：simulink仿真之龙伯格观测器+锁相环的参数设计
前言 本例中使用的参数设计方法，主要思路为将状态观测器的系统矩阵（A+HC）的特征方程的解视作标准二阶系统传递函数的极点，然后根据不同的带宽设计观测器参数。就笔者的仿真结果来看只要带宽不设计的过于离谱，按本文的方法观测速度都能得到一个可用的结果。带宽越大时，观测器所得电角度的相位滞后越小，高频噪声带来的影响就越大。反之，观测器带宽越小，噪声越小，但是所得电角度相位滞后就越大。如果
STM32F4 磁链观测器+PLL 无感无刷电机位置驱动
在前面几节我们介绍了基于stm32f1的定点运算的滑膜观测器反正切以及stm32f4的浮点运算滑膜+PLL的案例，大家反馈的还挺好，在做售后的过程中有小伙伴咨询了磁链观测器和隆伯格观测器，针对磁链观测器咨询的较多，我们调试了磁链的程序，以及在这一讲我们将为大家简单讲解一下磁链观测器的使用方法。 硬件测试平台依旧使用我们前面用到的滑膜+PLL的 KY_Motor无刷电机驱动板：
感应异步电机的无传感器矢量控制TMS320F28335，完整的C代码+仿真模型 基于“电压模型+电流模型”的磁链观测器
感应异步电机的无传感器，完整的C代码+仿真模型： 基于“电压模型+电流模型”的磁链观测器，实现转子磁场定向控制（FOC），可实现电机在低速、中高速段的高精度的转速估算； 代码已经成功移植到DSP芯片（TMS320F28335）和STM32F107中，对一台额定功率为33kW的异步电机进行了无传感器矢量控制，波形和试验台架数据见下图。可实现电机带满载零速启动，抗负载扰动性强，响应速度快，控制精度高
基于滑膜观测器锁相环(SMO-PLL)的无传感电机控制simulink仿真
基于滑膜观测器-锁相环的无传感电机控制仿真 仿真图搭建FOC对比SMO接入反馈后的对比总结补充 波形图都直接取自simulink-scope，均未做美化（doge）。 仿真图搭建 观前提示：原理部分请参考袁雷《现代永磁同步电机控制原理及MATLAB仿真》的公式推导。 整体结构： SMO-PLL： SMO: PLL: FOC对比 搭建完模型后先看看FOC
永磁同步电机滑模观测器无位置传感器矢量控制算法仿真模型，基于SMO的PMSM无位置传感器矢量控制算法
永磁同步电机滑模观测器无位置传感器矢量控制算法仿真模型，基于SMO的PMSM无位置传感器矢量控制算法。 其中SMO模块由锁相环组成，不同于反正切函数。 由matlab/simulink搭建，以供参考学习。 ID:72100679743330301阳光彩虹小彪马
基于自适应滑膜观测器的永磁同步电机的无位置传感器控制仿真
1、自适应滑模观测器算法 对于表贴式三相PMSM,重写静止坐标系下的电流方程为 为了设计SMO,首先定义滑模面函数为 设计自适应SMO为 将两个电流方程相减可得 由于系统进人滑模面后，即有 所以可得到 反电动势的自适应律设计为 为了证明自适应SMO的稳定性,定义李雅普诺夫函数为 由于机械时间常数远大于电气时间常数,所以认为转速在一个估算周期内不变，则由自适应律可得 将上式代入
基于滑模观测器的永磁同步电机无位置传感器控制
1、传统滑膜观测器设计 目前,大多数传统SMO算法的设计是基于静止坐标系下的数学模型的，重写电机的电压方程为： 其中：Ld|、Lq为定子电感；we为电角速度；p=d/dt,为微分算子；Uα、Uβ为定子电压，iα，iβ为定子电流，Eα，Eβ为扩展反电动势（EMF），且满足： 对于表贴式三相PMSM(Ld=Lq=L,) ,打展反电动势的表达式（2）将被间化，为仅与电机的转速有关的变量。当转速较快时
使用simulink仿真连续(离散)线性定长系统全维渐进状态观测器
目录 系统模型： 闭环极点设计分离性 设计系统输出反馈系数K 转换标准能控型 设计反馈矩阵G 仿真 matlab代码 simulink模型 仿真结果 仿真程序下载地址：连续定常系统全维状态观测器simulink仿真m代码-智慧城市文档类资源-CSDN下载 全维数字观测器输出反馈-智能家居文档类资源-CSDN下载 系统模型：