Extended-State-Observer-Based Adaptive Control of Electrohydraulic Servomechanisms Without Velocity Measurement

控制理论(社会学) 参数统计 自适应控制 控制器(灌溉) 观察员(物理) 国家观察员 计算机科学 控制工程 控制(管理) 工程类 非线性系统 物理 数学 人工智能 量子力学 生物 统计 农学
作者
Wenxiang Deng,Jianyong Yao
出处
期刊:IEEE-ASME Transactions on Mechatronics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:25 (3): 1151-1161 被引量:265
标识
DOI:10.1109/tmech.2019.2959297
摘要

Velocity signal is difficult to obtain in practical electrohydraulic servomechanisms. Even though it can be approximately derived via numerical differentiation on position measurement, the strong noise effect will greatly deteriorate the achievable control performance. Hence, how to design a high-performance tracking controller without velocity measurement is of practical significance. In this paper, a practical adaptive tracking controller without velocity measurement is proposed for electrohydraulic servomechanisms. To estimate the unmeasurable velocity signal, an extended state observer (ESO) that also provides an estimate of the mismatched disturbance is constructed. The ESO uses the unknown parameter estimates updated by a novel adaptive law, which only depends on the actual position and desired trajectory. Moreover, the matched parametric uncertainty is also handled by online parameter adaptation and the matched disturbance is suppressed via a robust control law. The proposed ESO-based adaptive controller theoretically achieves an excellent asymptotic tracking performance when time-invariant modeling uncertainties exist. In the presence of time-variant modeling uncertainties, guaranteed transient performance and prescribed final tracking accuracy can also be achieved. The proposed control strategy bridges the gap between the adaptive control and disturbance observer-based control without using the velocity signal and preserves the performance results of both control methods while overcoming their practical performance limitations. Comparative experiments are performed on an actual servovalve-controlled double-rod hydraulic actuator to verify the superiority of the proposed control strategy.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
木木完成签到,获得积分10
刚刚
1秒前
fff完成签到,获得积分10
1秒前
功不唐捐完成签到,获得积分10
1秒前
不摸鱼上啥班完成签到,获得积分10
2秒前
YangFree应助sht采纳,获得10
2秒前
桐桐应助Rick采纳,获得10
2秒前
qinghongmeng完成签到,获得积分10
2秒前
嗯嗯发布了新的文献求助10
3秒前
赵鲁莹发布了新的文献求助10
3秒前
乐观山水发布了新的文献求助10
4秒前
zzzlll完成签到,获得积分10
4秒前
英姑应助风格化橙采纳,获得10
4秒前
Xiaoab完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
阿刁完成签到,获得积分10
5秒前
paz完成签到,获得积分10
5秒前
积极的依白完成签到,获得积分10
5秒前
天天快乐应助MAO采纳,获得10
6秒前
深情的依风完成签到,获得积分10
6秒前
Lyd完成签到,获得积分10
7秒前
张大诚完成签到,获得积分10
7秒前
orixero应助ZHAOYUN采纳,获得30
8秒前
高挑的小蕊完成签到,获得积分10
9秒前
甜美的月饼完成签到,获得积分10
9秒前
汉堡包应助公主小张采纳,获得10
9秒前
时尚战斗机完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
10秒前
li完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
隐形曼青应助玊尔采纳,获得10
11秒前
饼干完成签到,获得积分10
11秒前
小张在进步完成签到,获得积分10
11秒前
zyx完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
12秒前
12秒前
咎不可完成签到,获得积分10
12秒前
佘佳一完成签到 ,获得积分10
13秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 1500
Weaponeering: An Introduction Fourth Edition, Volume 1 1000
Advanced Weaponeering Fourth Edition, Volume 2 1000
悉尼大学博士学位论文,题目:Modelling and testing of one-sided stitched laminated composites. 作者:Kristopher P. Plain 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7506605
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9095731
关于积分的说明 19407696
捐赠科研通 7113958
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3251862
关于科研通互助平台的介绍 2421143
邀请新用户注册赠送积分活动 2237871