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中文摘要
本文基于系统动态模型，提出了一种针对永磁同步电机（PMSM）驱动的链式弹仓的全系统动态估计方法。文中提出了一种自适应扩展状态观测器（AESO），用于估计未测定的状态和扰动，其中模型参数是实时调整的。理论分析表明，扰动和未测定状态的估计误差呈指数形式收敛至零，参数估计误差可从扩展状态中得出。随后，基于AESO的扩展状态设计了一种新的参数估计法则。由于AESO的收敛性，新参数估计法则对控制器和激励信号不敏感。在持续激励（PE）条件下，估计参数会收敛到接近实际参数值的一个紧致集；在没有PE信号的情况下，估计参数将收敛为扩展状态的零值。模拟和实验结果表明，该方法能够准确估计链式弹仓的未测定状态和扰动，估计参数在无完全持续激励信号的情况下也能收敛至实际值。
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原文链接：
https://doi.org/10.1016/j.dt.2024.04.008
主要结论
本文提出了一种全系统动态估计方法。设计了AESO来估计系统的总状态，并利用扩展状态设计参数估计法则。模拟和实验结果证明了以下两点：
(1) 通过自适应模型参数，AESO对未测定状态和扰动的估计误差比其他ESO更小。同时，参数估计误差可以从扩展状态中得出。
(2) 与其他方法相比，本文提出的方法估计的参数更为准确，并且能够收敛到实际值。此外，估计状态不需要PE条件。
总之，本文为复杂系统的动态估计提供了一种方法，对控制、建模及不确定性研究具有应用价值。而且，实际信号通常由激励信号和非激励信号组成，因此该方法可广泛应用于大量实际领域。
此外，本文方法仍有改进空间。一方面，随着估计误差的减少，收敛速度也会下降，如何缩短收敛至实际值的时间是一个重要问题。另一方面，扰动中的不确定性有时会导致参数估计不准确，直接将其应用于控制器可能会降低系统的稳定性。
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编辑：陈微，曹文丽
审核：田丽
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《Defence Technology》是由中国兵工学会主办的科技类综合性学术期刊，目前已被SCI、EI、Scopus、中国科技核心期刊数据库、中国引文数据库核心版和瑞典开放获取指南等多家数据库收录，期刊主要发表基础理论、应用科学和工程技术领域高水平原创性学术论文，包括理论研究、数值模拟和实验研究类文章。
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