一种滑模观测器的优化方法及装置与流程

本发明涉及滑模观测器优化技术领域，更具体地说，涉及一种滑模观测器的优化方法及装置。

背景技术：

滑模观测器是指根据系统的外部变量(输入变量和输出变量)的实测值得出状态变量估计值的一类动态系统，也称为状态重构器。

滑模观测器的鲁棒性与观测误差是评价观测器性能的重要指标，但二者是相互制约的。通常希望滑模观测器的鲁棒性越强越好，观测误差越小越好，但是由于上述两者是相互制约的，因此会出现滑模观测器的鲁棒性越强，观测误差越大，滑模观测器的鲁棒性越弱，观测误差越小的情况。因此，目前通常对滑模观测器的上述指标之一做出要求，另一指标不做出具体要求，但是这样会导致滑模观测器的综合性能往往无法达标。

综上所述，如何提供一种能够使得滑模观测器的鲁棒性及观测误差的综合性能最优的技术方案，是目前本领域技术人员亟待解决的问题。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种滑模观测器的优化方法及装置，以使得滑模观测器的鲁棒性及观测误差的综合性能最优。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种滑模观测器的优化方法，包括：

构造如下评价函数F(α)：

F(α)＝P·A(α)+Q·B(α)，

其中，α∈[0,1]表示所述滑模观测器的切换函数中的幂次变量，A(α)表示所述滑模观测器的鲁棒性，B(α)表示所述滑模观测器的观测误差，P和Q分别对应A(α)及B(α)的预设权重系数；

将预设数量个不同取值的α代入所述评价函数中，得到对应的F(α)值，并基于该预设数量个不同取值的α及对应的F(α)值绘制评价函数曲线；

确定所述评价函数曲线中F(α)值最小的点对应α为使得所述评价函数最优的最优幂次变量取值。

优选的，所述滑模观测器的鲁棒性A(α)如下式所示：

其中，E^m(α)表示所述滑模观测器在对应匹配误差为m时反电动势信号的相对误差，E⁰(α)为负数，表示所述滑模观测器在对应匹配误差为0时反电动势信号的相对误差。

优选的，所述滑模观测器的观测误差B(α)如下式所示：

B(α)＝E^m(α)。

优选的，还包括：

接收外界输入的设置信号，并将P和Q设置成与所述设置信号对应的值。

一种滑模观测器的优化装置，包括：

构造模块，用于：构造如下评价函数F(α)：

F(α)＝P·A(α)+Q·B(α)，

其中，α∈[0,1]表示所述滑模观测器的切换函数中的幂次变量，A(α)表示所述滑模观测器的鲁棒性，B(α)表示所述滑模观测器的观测误差，P和Q分别对应A(α)及B(α)的预设权重系数；

绘制模块，用于将预设数量个不同取值的α代入所述评价函数中，得到对应的F(α)值，并基于该预设数量个不同取值的α及对应的F(α)值绘制评价函数曲线；

确定模块，用于确定所述评价函数曲线中F(α)值最小的点对应α为使得所述评价函数最优的最优幂次变量取值。

优选的，还包括：

设置模块，用于接收外界输入的设置信号，并将P和Q设置成与所述设置信号对应的值。

本发明提供了一种滑模观测器的优化方法及装置，其中该方法包括：构造如下评价函数F(α)：F(α)＝P·A(α)+Q·B(α)，其中，α∈[0,1]表示所述滑模观测器的切换函数中的幂次变量，A(α)表示所述滑模观测器的鲁棒性，B(α)表示所述滑模观测器的观测误差，P和Q分别对应A(α)及B(α)的预设权重系数；将预设数量个不同取值的α代入所述评价函数中，得到对应的F(α)值，并基于该预设数量个不同取值的α及对应的F(α)值绘制评价函数曲线；确定所述评价函数曲线中F(α)值最小的点对应α为使得所述评价函数最优的最优幂次变量取值。本发明实施例公开的技术方案中，以滑模观测器的切换函数中的幂次变量作为函数变量，构建基于滑模观测器的鲁棒性及观测误差实现的评价函数，该评价函数能够表示滑模观测器的综合性能，进而通过绘制评价函数对应的评价函数曲线，以由评价函数曲线中确定出能够使得评价函数最优，也即使得滑模观测器的综合性能最优的最优幂次变量取值，从而增强了滑模观测器的综合性能。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种滑模观测器的优化方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的一种滑模观测器的优化装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，其示出了本发明实施例提供的一种滑模观测器的优化方法的流程图，可以包括以下步骤：

S11：构造如下评价函数F(α)：

F(α)＝P·A(α)+Q·B(α)，

其中，α∈[0,1]表示滑模观测器的切换函数中的幂次变量，A(α)表示滑模观测器的鲁棒性，B(α)表示滑模观测器的观测误差，P和Q分别对应A(α)及B(α)的预设权重系数。

需要说明的是，滑模观测器通常是通过其包含的切换函数实现的，而该切换函数中包含幂次变量，此处用α表示，且α∈[0,1]。以α为变量得到对应的表示滑模观测器的鲁棒性的函数A(α)，并以α为变量得到对应的表示滑模观测器的观测误差的函数B(α)，并且根据实际需要预先设定A(α)的预设权重系数P及B(α)的预设权重系数Q，其中P和Q的和为1；由此，得到上述评价函数F(α)。

S12：将预设数量个不同取值的α代入评价函数中，得到对应的F(α)值，并基于该预设数量个不同取值的α及对应的F(α)值绘制评价函数曲线。

其中预设数量可以根据实际需要进行确定，如可以选取5个，且这5个取值平均分布于0至1之间等。通过将不同取值的α代入评价函数，得到对应的F(α)值，进而绘制出对应的评价函数曲线，以由该曲线中确定出最优的点。

S13：确定评价函数曲线中F(α)值最小的点对应α为使得评价函数最优的最优幂次变量取值。

其中，F(α)值最小的点即为评价函数曲线中最优的点，对应的α也为使得评价函数最优的最优幂次变量取值，此时将该α的取值分别代入A(α)及B(α)，得到评价函数最优时滑模观测器的鲁棒性及观测误差。

本发明实施例公开的技术方案中，以滑模观测器的切换函数中的幂次变量作为函数变量，构建基于滑模观测器的鲁棒性及观测误差实现的评价函数，该评价函数能够表示滑模观测器的综合性能，进而通过绘制评价函数对应的评价函数曲线，以由评价函数曲线中确定出能够使得评价函数最优，也即使得滑模观测器的综合性能最优的最优幂次变量取值，从而增强了滑模观测器的综合性能。

本发明实施例提供的一种滑模观测器的优化方法，滑模观测器的鲁棒性A(α)可以如下式所示：

其中，E^m(α)表示滑模观测器在对应匹配误差为m时反电动势信号的相对误差，E⁰(α)为负数，表示滑模观测器在对应匹配误差为0时反电动势信号的相对误差。

滑模观测器的观测误差B(α)可以如下式所示：

B(α)＝E^m(α)。

其中匹配误差为滑模观测器对应的系统参数的匹配误差，其与反电动势信号均与现有技术中对应概念一致，在此不再赘述。

具体来说，滑模观测器的状态空间可以表示为

其中，

在上述全部公式中，α₁和α₂为分别与匹配误差具有预先设定的对应关系的变量，也即对应于不同的匹配误差均具有对应的α₁和α₂的取值，α∈[0,1]为变量外，其他均为预先确定的与滑模观测器对应的常量，由此，通过将不同匹配误差对应的α₁和α₂的取值及α的取值代入上述公式，最终能够计算得出s的值，进而得到对应与不同匹配误差及α的取值的x及最终按照下列公式可以计算出对应的E^m(α)：

其中，e为自然常熟，对应的，E⁰(α)也按照上式进行计算，区别仅仅在于m的取值为0。

本发明实施例提供的一种滑模观测器的优化方法，还可以包括：

接收外界输入的设置信号，并将P和Q设置成与设置信号对应的值。

P和Q可以根据实际需要进行预先设定，也可以根据实际需要对其进行实时更改，具体来说，用户可以通过终端等输入设置信号，设置信号中包括需要设置的P和Q的取值，从而使得P和Q按照设置信号中的取值进行设定，具体来说，为使滑模观测器直接体现鲁棒性与观测误差，可以预先设置P＝Q＝0.5，则：

当确定鲁棒性与观测误差的影响程度后，再通过设置信号对P和Q进行对应的调整设置。

本发明实施例还提供了一种滑模观测器的优化装置，如图2所示，可以包括：

构造模块11，用于：构造如下评价函数F(α)：

F(α)＝P·A(α)+Q·B(α)，

其中，α∈[0,1]表示滑模观测器的切换函数中的幂次变量，A(α)表示滑模观测器的鲁棒性，B(α)表示滑模观测器的观测误差，P和Q分别对应A(α)及B(α)的预设权重系数；

绘制模块12，用于将预设数量个不同取值的α代入评价函数中，得到对应的F(α)值，并基于该预设数量个不同取值的α及对应的F(α)值绘制评价函数曲线；

确定模块13，用于确定评价函数曲线中F(α)值最小的点对应α为使得评价函数最优的最优幂次变量取值。

本发明实施例提供的一种滑模观测器的优化装置，还可以包括：

设置模块，用于接收外界输入的设置信号，并将P和Q设置成与设置信号对应的值。

本发明实施例提供的一种滑模观测器的优化装置中相关部分的说明请参见本发明实施例提供的一种滑模观测器的优化方法中对应部分的详细说明，在此不再赘述。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。