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State estimation and reconstruction of unknown inputs with arbitrary relative degree via a predefined-time algebraic solver

机译:通过预定时间代数求解器的状态估计与任意相对度的未知输入的重构

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摘要

This paper proposes a sliding mode observer for the estimation of the state variables and the reconstruction of the unknown inputs of nonlinear dynamical systems regardless of whether these systems satisfy relative-degree-related conditions or not. This observer is based on a predefined-time sliding mode algebraic solver and does not require the explicit use of state transformations. The use of the proposed method is illustrated through its application to an abstract system and the model of a chemical process, achieving an accurate estimation of both the state vector and the unknown inputs in each case, while an extended Kalman filter applied to the chemical process for comparison maintains significant estimation error. (C) 2020 The Franklin Institute. Published by Elsevier Ltd. All rights reserved.
机译:本文提出了一种滑动模式观察者,用于估计状态变量和非线性动力系统未知输入的重建,无论这些系统是否满足相关程度相关的条件。该观察者基于预定义的时间滑模代数求解器,并且不需要明确地使用状态变换。通过其应用于抽象系统和化学过程的模型来说明所提出的方法,实现了每个情况下的状态矢量和未知输入的精确估计,而应用于化学过程的扩展卡尔曼滤波器为了比较,保持了显着的估计误差。 (c)2020富兰克林学院。 elsevier有限公司出版。保留所有权利。

著录项

  • 来源
    《Journal of the Franklin Institute》 |2020年第13期|9083-9106|共24页
  • 作者

    Lopez Esteban; Botero Hector;

  • 作者单位

    Univ Nacl Colombia Fac Minas Grp Invest Proc Dinam Kalman Sede Medellin Cra 80 65-223 Medellin Colombia;

    Univ Nacl Colombia Fac Minas Grp Invest Proc Dinam Kalman Sede Medellin Cra 80 65-223 Medellin Colombia;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-18 21:04:30

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