【摘 要】
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LQR控制器在含有系统噪声与量测噪声的旋转倒立摆系统应用中,难以获得精确的状态向量实现对系统的最优控制。为了提高LQR的控制精度,引入了无迹卡尔曼滤波（UKF）状态观测器,以获
【机 构】
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重庆理工大学机械检测技术与装备教育部工程研究中心
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LQR控制器在含有系统噪声与量测噪声的旋转倒立摆系统应用中,难以获得精确的状态向量实现对系统的最优控制。为了提高LQR的控制精度,引入了无迹卡尔曼滤波（UKF）状态观测器,以获得系统的最优状态估计量,实现基于动态规划的自抗扰二次型最优反馈控策略。与卡尔曼滤波（KF）相比,UKF用于非线性系统的状态估计的主要优势是不需要线性化去计算状态转移矩阵,避免了系统线性化带来的模型误差。在含有系统噪声与量测噪声的旋转倒立摆仿真模型下,对基于KF和UKF的LQR控制器进行了仿真对比分析。仿真结果表明,UKF对系统响应时
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