A Flux and Speed Observer for Induction Motors with Unknown Rotor Resistance and Load Torque and no Persistent Excitation Requirement
在本文中，我们解决的问题，磁链和速度观测器设计的电压型感应电动机未知的转子电阻和负载转矩。唯一的测量信号是定子电流和控制电压。最近报道的动态回归扩展和基于混合的自适应观测器（DREMBAO），我们提供了这个问题的第一个全球性的解决方案。建议DREMBAO实现渐近收敛的激励条件下，是严格弱于持续激励。如果假设后一个条件，则收敛是指数的。
2020-09-02 cs.SY eess.SY
Higher-order sliding mode observer design for linear time-invariant multivariable systems based on a new observer normal form
在控制工程领域的各种应用中，存在未知输入的动态系统的状态变量的估计起着重要的作用。现有的方法需要满足所谓的观测器匹配条件，依赖于状态变量的有界性或表现出增加的观测器阶数的两倍的植物顺序。针对强可观测线性定常多变量系统，提出了一种新的观测器规范形。与传统的规范形式相比，该方法还考虑了未知输入。所提出的观测器规范形式允许直接构造高阶滑模观测器，即使在存在未知有界输入的情况下，也能确保估计误差在有限时间内全局收敛。它的应用并不局限于满足上述限制的系统已经存在的未知输入观测器。所提出的方法可以利用有界导数和鲁棒状态反馈控制的未知输入的重建，这是通过一个教程的例子。数值模拟证实了所提出的工作的有效性。
2021-07-27 cs.SY eess.SY
A Generalized Cubic Observer for State Estimation of Linear Systems
本文将最近提出的一种非线性观测器（立方观测器）推广应用于具有未知输入和时滞的线性系的状态估计。这里提出的广义结构，使得它有可能建立一个类似的线性观测器的性能优势。讨论了时滞线性系的收敛准则、性能优势、未知输入三次观测器和观测器设计。最后给出了一个仿真实例。
2019-12-18 cs.SY eess.SY math.DS
Computationally Efficient State and Model Estimation via Interval Observers for Partially Unknown Systems
针对含界噪声的部分未知非线性系统，提出一种基于雅可比符号稳定分解、紧分解函数及数据驱动过近似框架的区间观测器，可同时估计状态与学习未知动力学，通过SDP优化增益，仿真验证其计算效率优于已有方法。
2025-04-14 cs.SY eess.SY
Positive Unknown Input Observer For Positive Linear Systems
本文首次提出正线性系统正未知输入观测器设计方法，通过LMI正稳定方案和设计矩阵广义逆的正性条件，解决正系统在存在未知输入时的状态估计问题。
2015-08-04 cs.SY eess.SY
LMI-Based Reset Unknown Input Observer for State Estimation of Linear Uncertain Systems
Shiraz University（设拉子大学）；Grenoble INP, GIPSA-lab（格勒诺布尔理工学院，GIPSA实验室）
本文提出一种新型未知输入观测器（R-UIO），利用LMI技术提高线性系统在扰动下的状态估计性能，通过重置律降低估计误差的L2范数和收敛时间，适用于SISO和MIMO系统。
2018-08-24 cs.SY eess.SY
Adaptive observer for a nonlinear system with partially unknown state matrix and delayed measurements
研究了具有未知时变参数的非线性系统在测量滞后条件下的自适应状态观测器设计问题。许多研究人员提出了状态观测问题（例如Sanx et al.（2019））。本文发展了Bobtsov et al.（2021 b），Bobtsov et al.（2021 a），Bobtsov et al.（2022 a），Bobtsov et al.（2022 b）中提出的结果。在假设状态矩阵可以表示为已知部分和未知部分之和的情况下，问题得以解决。输出向量以已知的恒定延迟测量。提出了一种重构未知状态和未知时变参数的自适应观测器。
2022-11-16 cs.SY eess.SY math.OC
Adaptive observer of state variables of a nonlinear time varying system with unknown constant parameters
本文针对控制矩阵和非线性部分均含未知常参数的非线性时变系统，提出一种基于GPEBO参数化与带遗忘因子最小二乘法的自适应状态观测器，将文献[4]的线性结果推广到部分未知非线性情形。
2023-05-24 cs.SY eess.SY
Interval Observers for Simultaneous State and Model Estimation of Partially Known Nonlinear Systems
研究了具有动态未知输入和有界噪声信号的部分未知非线性系统的区间观测器设计问题，该观测器能同时估计系统状态和学习未知动态模型.利用仿射抽象方法和非线性分解函数的存在性，以及应用我们以前开发的数据驱动函数过近似/抽象方法来高估未知的动态模型，我们提出的观测器递归计算被证明包含真实增广状态的估计区间的最大和最小元素。然后，使用观察到的输出/测量信号，观察者通过消除与测量不兼容的估计来迭代地缩小间隔。最后，给出新的区间估计，观测器更新未知模型动态的过逼近。此外，我们提供了估计区间宽度序列一致有界的充分条件，即，所设计的观测器的稳定性，在易处理的（混合）整数规划的形式与可数可行集。
2020-04-02 cs.SY eess.SY
State Estimation Using a Network of Distributed Observers With Unknown Inputs
研究了一类具有分布式输出测量（分布式传感器）和未知输入的线性定常系统的状态估计问题。我们的目标是设计一个观测器网络，使得整个系统的状态向量可以估计，而每个观测器（或节点）只能访问本地输出测量，可能不足以重建整个系统的状态。现有的分布式状态估计的文献中的结果假设系统没有输入，或所有的系统的输入是全局已知的所有观察员。因此，我们提出了一个分布式观测器，能够估计整个系统的状态，在输入的存在，而每个节点只有有限的本地信息的输入和输出，以解决这个差距。我们提供了一个设计方法，保证收敛的估计误差在一些温和的联合可检测性条件。这种设计适用于可能具有切换拓扑的无向通信图，也适用于强连接有向图。我们还给出了存在条件，与现有的结果协调未知输入观测器。最后，仿真结果验证了所提出的估计方案的有效性，为各种场景。
2021-10-11 cs.SY eess.SY
An Unknown Input Multi-Observer Approach for Estimation, Attack Isolation, and Control of LTI Systems under Actuator Attacks
University of Melbourne（墨尔本大学）
本文提出了一种基于未知输入观测器的多观测器方法，用于在执行器攻击下实现状态估计、攻击隔离和控制，通过少量被攻击的执行器提供指数估计，并用于系统控制和攻击隔离。
2018-11-26 cs.SY eess.SY
Synthesis of Functional Unknown Input Observers for LTV and MIMO LTI Systems with Arbitrary Relative Degree
本文针对任意相对阶系统提出两种函数型未知输入观测器设计方法，分别适用于规范可控形式的时变系统和MIMO系统，并通过仿真验证其有效性。
2025-03-05 cs.SY eess.SY
Learning Safety-Compatible Observers for Unknown Systems
针对未知动力学系统，本文提出数据驱动方法联合学习鲁棒全状态观测器与 δ ISS Lyapunov 鲁棒性证书，并扩展至分布式互联系统。
2025-10-04 cs.SY eess.SY
An Adaptive Observer for Uncertain Linear Time-Varying Systems with Unknown Additive Perturbations
本文研究了线性时变系统的自适应状态观测问题，其中系统和输入矩阵依赖于未知时变参数。假设这些参数满足一些已知的LTV动力学，但初始条件未知。此外，状态方程的摄动的附加信号产生的外系统具有不确定的常数参数。我们的主要贡献是提出了一个全局收敛的状态观测器，只需要对系统的弱激励假设。
2021-12-10 cs.RO cs.SY eess.SY
Strong Detectability and Observers for Linear Time Varying Systems
本文提出了受未知输入影响的线性时变系统的强可检测性概念。它表明，这一概念是等价的辅助系统的可检测性没有未知的输入。这使得一个简单的观察员设计可靠的状态估计在未知的输入。该设计简化为确定性卡尔曼滤波器设计问题，其中观测器增益可以从微分Riccati方程的解获得。所提出的方法的有效性证明了通过一个数值例子。
2021-03-23 cs.SY eess.SY
Data-driven Unknown-input Observers and State Estimation
未知输入观测器（UIO）允许在不知道所有输入的情况下估计LTI系统的状态。在本文中，我们提供了一个新的数据驱动的UIO行为系统理论的基础上，由Jan Willems和同事提出的结果称为基本引理。我们从系统中收集的数据，提供渐近收敛的状态估计的UIO的存在的必要和充分条件，并提出了一个纯粹的数据驱动的算法计算。即使我们专注于UIO，我们的结果也适用于完全已知输入的标准情况。作为一个例子，我们将所提出的方法应用于分布式状态估计在直流微电网，并说明其潜在的网络攻击检测。
2021-07-21 cs.SY eess.SY
Simultaneous State and Unknown Input Set-Valued Observers for Some Classes of Nonlinear Dynamical Systems
在本文中，我们提出了固定阶集值（形式为l2-范数超球）观测器的几类非线性有界误差动力系统与未知的输入信号，同时发现有界超球的状态和未知的输入，包括真实的状态和输入。针对（$\mathcal{M},γ$）-二次约束（（$\mathcal{M},γ$）-QC）系统，以线性矩阵不等式（LMI）的形式给出了观测器稳定（二次稳定）的充分必要条件，其中包括几类非线性系统：（I）Lipschitz连续系统，（II）（$\mathcal{A},γ$）-QC* 系统和（III）线性变参数（LPV）系统.这种新的二次约束性质至少与非线性系统的增量二次约束性质一样一般，并且在本文中被证明体现了广泛的非线性。此外，我们设计了最佳的$\mathcal{H}_{\infty}$观测器，其中满足二次稳定性条件，并表明设计结果一致有界输入有界状态（UBIBS）估计半径/误差动态和一致有界序列的估计半径。此外，我们提供了封闭形式的上限序列的估计半径和充分条件，其收敛到稳定状态。最后，建议的集值观测器的有效性证明，通过说明性的例子，在那里我们比较我们的观察员与一些现有的观察员的性能。
2021-02-04 cs.SY eess.SY
Distributed Adaptive Neural Interval Observers for Unknown Nonlinear Systems
Faculty of Mechanical Engineering, Ho Chi Minh City University of Technology (HCMUT), Vietnam National University Ho Chi Minh City (VNU-HCM)（胡志明市理工大学机械工程学院，越南国立大学胡志明市分校）；Department of Mathematics and Statistics, University of New Mexico（新墨西哥大学数学与统计系）
本文提出一种分布式自适应神经区间观测器，用于未知非线性系统，通过局部测量与相邻信息构建区间估计，并引入经验回放机制增强权重收敛，经非线性示例验证。
2026-10-02 cs.SY eess.SY
Distributed Unknown Input Observer Design with Relaxed Conditions: Theory and Application to Vehicle Platooning
针对分布式状态估计中现有秩条件限制应用的问题，本文提出基于几何方法、利用$(C,A)$-不变子空间性质的分布式未知输入观测器设计，放宽假设，并通过车辆队列控制案例验证有效性。
2025-09-10 cs.SY eess.SY
Observer Design for a Class of Systems Described by Differential-Algebraic Equations and Parameter Identification of an Unmeasured Disturbance
ITMO University（圣彼得堡国立信息技术、机械与光学大学）
研究一类受未知不匹配干扰的线性广义系统的观测器设计与未测干扰参数辨识问题，引入结构假设构建观测器，提出新参数化方法，经数值仿真验证了方法的有效性。
2026-07-13 cs.SY eess.SY
Simultaneous Mode, State and Input Set-Valued Observers for Switched Nonlinear Systems
研究了一类具有有界范数噪声和未知输入信号的隐模切换非线性系统的模式、输入和状态同时观测器设计问题，其中隐模和未知输入分别代表故障或攻击模型和外生故障/干扰或对抗信号.所提出的多模型设计有三个组成部分：（i）一组模式匹配集值观测器，（ii）一个模式观测器，和（iii）一个全局融合观测器。模式匹配观测器递归地找到兼容的状态和未知的输入条件下的模式是真模式的集合，而模式观测器消除不兼容的模式，利用基于残差的标准。然后，全局融合观测器通过取所有相容模式上的模式匹配集值估计的并集来输出状态和未知输入的估计集。此外，保证消除所有假模式的充分条件（即，模式可检测性）和我们的方法的有效性进行了证明，并与现有的方法相比，使用一个说明性的例子。
2021-02-22 cs.SY eess.SY
Simultaneous Mode, Input and State Set-Valued Observers with Applications to Resilient Estimation Against Sparse Attacks
针对具有有界范数噪声和未知输入信号的隐模切换线性系统，提出了一种模式、输入和状态集值同时观测器。观测器由两部分组成：（i）一组模式匹配观测器和（ii）模式估计器。每个模式匹配观测器递归地输出模式匹配的兼容状态和未知输入的集合，而模式估计器使用基于残差的准则来消除不兼容模式。然后，状态和未知输入的估计集是所有兼容模式上的模式匹配估计的并集。此外，充分的条件，以保证消除所有的假模式和展示我们的方法的有效性，使用一个说明性的例子。
2020-01-21 cs.SY eess.SY
Distributed Unknown Input Observers for Discrete-Time Linear Time-Invariant Systems
本文提出一种基于节点级可检测性分解的分布式未知输入观测器设计方法，通过局部输出注入与扩散增益分别抑制噪声和补偿信息缺失，利用LMI求解，仿真验证有效性。
2025-04-23 cs.SY eess.SY
An Unknown Input Multi-Observer Approach for Estimation and Control under Adversarial Attacks
University of Melbourne（墨尔本大学）
本文提出了一种基于未知输入观测器的方法，用于在存在潜在无限的执行器和传感器虚假数据注入攻击的情况下进行状态估计、攻击隔离和控制，通过利用传感器和执行器的冗余性，确保在足够小的子集被攻击时系统仍能正常工作。
2019-04-06 cs.SY eess.SY
Distributed Unknown Input Observer Design: A Geometric Approach
University College London（伦敦大学学院）；Loughborough University（拉夫堡大学）；Imperial College London（帝国理工学院）；Aalborg University（奥尔堡大学）；University of Trieste（的里雅斯特大学）
本文提出一种几何方法设计分布式未知输入观测器，通过节点间的观测器网络重构系统状态，利用几何视角的(C,A)-不变子空间实现连续和离散时间下的观测器设计。
2026-03-18 cs.SY eess.SY
Ultra Local Nonlinear Unknown Input Observers for Robust Fault Reconstruction
本文提出一种非线性系统故障估计方法，通过构建超局部模型扩展系统动态并设计非线性未知输入观测器，将故障重构转化为鲁棒状态估计问题，并利用半定规划优化增益，仿真验证了其有效性。
2022-04-04 cs.SY eess.SY
Bridging Centralized and Distributed Frameworks in Unknown Input Observer Design
本文从几何角度提出集中式与分布式未知输入观测器设计的充要条件，放宽了局部节点秩条件限制，扩展了应用范围，并通过仿真验证有效性。
2025-09-10 cs.SY eess.SY
Adaptive Observer for a Class of Systems with Switched Unknown Parameters Using DREM
本文针对一类具有切换未知参数的非线性系统，提出了一种自适应观测器，使其能同时估计系统的状态和参数。主要的挑战在于如何消除切换对参数估计造成的零输入响应的干扰影响。这些响应依赖于开关时刻（SASI）的未知状态，并对参数估计构成附加干扰，从而阻碍参数收敛到零。我们的解决方案是将零输入响应视为激励而不是干扰。这是通过首先用SASI增强系统参数，然后使用\textit{dynamic regression extension and mixing}（DREM）技术开发用于增强参数的估计器来实现的。由于其逐单元参数自适应的特性，系统参数估计与SASI解耦。其结果是，系统状态和参数的估计误差渐近收敛到零。此外，所提出的自适应观测器的鲁棒性是有保证的干扰和噪声的存在。数值算例验证了该方法的有效性。
2022-03-30 cs.SY eess.SY
A Robust Sensorless Controller-Observer Strategy for PMSMs with Unknown Resistance and Mechanical Model
在这项工作中，我们提出了一种混合的永磁同步电机无传感器策略，结合转矩/电流控制器和观测器的位置，速度，磁链和定子电阻。所提出的协同设计的动机是需要一个适当的信号注入技术，以保证完整的状态可观测性。在观测器设计中既没有使用典型的恒定或缓慢变化的速度假设，也没有使用先验的机械模型信息。相反，转子速度被建模为具有恒定（未知）符号和一致非零幅度的未知输入扰动。与所提出的架构，它表明，转矩跟踪和信号注入任务可以实现和渐近解耦。由于这些特点，我们把这种策略称为一个无传感器的机器人观察员没有机械模型。采用梯度下降电阻/反电动势估计，结合单位圆形式主义来描述转子的位置，我们严格证明区域实际渐近稳定的整体结构，与域的吸引力，可以任意大，不包括一个低维流形。该设计的有效性进一步验证了数值仿真，与无人机螺旋桨控制的一个具有挑战性的应用。
2020-02-05 cs.SY eess.SY
Stochastic Observer for SLAM on the Lie Group
Thompson Rivers University（汤普森河大学）
提出了一种基于角速度、平移速度和特征量的鲁棒非线性随机观测器。建议的观察员提出的李群$\mathbb{SLAM}_{n}\left(3\right)$模仿真正的随机SLAM动力学。所提出的方法认为，速度测量附加一个未知的偏差和一个未知的高斯噪声。所提出的SLAM观测器保证了闭环误差信号是半全局一致最终有界的。仿真结果表明，所提出的方法的效率和鲁棒性，揭示其定位未知车辆的能力，以及映射未知环境的测量从低成本的单位。
2021-09-13 cs.RO cs.SY eess.SY
Event-Triggered Observer-Based Fixed-Time Consensus Control for Uncertain Nonlinear Multiagent Systems with Unknown States
针对具有未知状态的不确定非线性多智能体系统，本文提出一种结合改进调节函数、Lyapunov函数、事件触发策略、输出反馈观测器和RBF神经网络的事件触发观测器固定时间一致性控制方法，消除了Zeno行为并通过仿真验证了有效性。
2024-12-31 cs.SY eess.SY
Extended Adaptive Observer for Linear Systems with Overparametrization
针对一类具有未知参数和过参数化的线性定常系统，提出了指数稳定的扩展自适应观测器。它允许一个重建的不可测状态和有界的外部扰动所产生的已知的线性外系统与未知的初始条件，如果一个弱的要求，满足回归有限的激励。与现有的解决方案相比，建议的观察者重建的原始（物理）状态的系统，而不是虚拟的一个观察者的标准形式。仿真结果验证了所开发的理论。
2023-01-18 cs.SY eess.SY
A Semi-global Hybrid Sensorless Observer for Permanent Magnets Synchronous Machines with Unknown Mechanical Model
在本文中，我们提出了一个混合的永磁同步电机无传感器观测器，没有先验知识的机械动力学和没有典型的假设恒定或缓慢变化的速度。相反，我们强制转子速度始终具有恒定（未知）符号和非零幅度。对于所提出的方案的设计，有意义的李群形式主义被采用来描述作为单位圆的元素的转子位置。然而，这种选择导致不可收缩的状态空间，因此它引入了拓扑约束，使得实现全局/半全局和鲁棒结果变得复杂。在这方面，它表明，建议的观察员，它采用了一个时钟定期重置的估计，是半全局几乎渐近稳定，因此，它提高了连续时间的版本下设计相同的假设。正如在仿真结果中所强调的那样，新的混合策略导致增强的瞬态性能，特别是在连续时间解决方案中采用的增益没有任何修改。这些功能促使增加观察员与离散时间标识符，导致显着更快的转子磁通重建。
2020-02-11 cs.SY eess.SY
Safe Learning-based Observers for Unknown Nonlinear Systems using Bayesian Optimization
Mitsubishi Electric Research Laboratories（三菱电机研究实验室）
从具有未知动态的动力系统生成的数据使得状态观测器能够学习：对建模误差具有鲁棒性，在计算上易于设计，并且能够以保证的性能操作。本文提出了一种模块化的设计方法，它包括三个设计阶段：（i）初始鲁棒观测器设计，使之能够在不允许状态估计误差发散的情况下学习动态（ii）学习阶段，其中使用贝叶斯优化和高斯过程来估计未建模分量;以及（iii）重新设计阶段，其利用所学习的动态来改进所述状态估计误差的收敛速率。我们提出的基于学习的观测器的潜力是证明在一个基准非线性系统。此外，还提供了保证估计性能的证书。
2021-06-25 cs.LG cs.SY eess.SY
SVR-based Observer Design for Unknown Linear Systems: Complexity and Performance
本文研究未知含噪线性定常系统的参数估计和稳定观测器设计问题。我们提出了一个基于支持向量回归（SVR）的估计提供可调的非对称误差区间的估计。该估计器能够通过调整损失函数中的参数$γ> 0$来权衡估计误差的偏差方差。该方法具有与基于普通最小二乘（OLS）的方法相同的$\mathcal{O}(1/\sqrt{N})$的样本复杂度，但实现了$\mathcal{O}(1/(γ+1))$更小的方差。然后，一个稳定的观测器增益设计过程的基础上的估计。基于估计的观测性能界限由均方观测误差来评估，该误差通过调整参数$γ$来调节，从而实现比OLS方法更高的可扩展性。通过矩阵谱和观测性能的最优性分析，证明了估计误差偏差-方差权衡对观测器设计的优势。进行了广泛的仿真验证，以验证不同的$γ$和噪声设置的计算估计误差和性能最优。与OLS方法相比，在适当设计参数$γ$的情况下，估计误差的方差和性能波动较小。
2022-05-14 cs.SY eess.SY
Adaptive Disturbance Observer-based Full-Order Integral-Terminal Sliding Mode Control with Unknown A Priori Bound on Uncertainty
针对外部扰动界未知的非线性积分器链系统，提出ADO-FOITSMC连续有限时间控制方法，利用非单调自适应观测器增益抑制抖振并保证状态全局有界，且在刚性航天器姿态稳定中得到验证。
2025-10-05 cs.SY eess.SY math.OC
Robust tracking of an unknown trajectory with a multi-rotor UAV: A high-gain observer approach
Michigan State University（密歇根州立大学）
研究了存在建模误差和外部扰动的多旋翼系统的轨迹跟踪问题。期望轨迹是未知的，并且从具有未知或部分已知动态的参考系统生成。我们假设仅可以访问多转子的位置和取向测量以及参考系统的位置测量。我们采用一个扩展的高增益观测器（EHGO）估计框架来估计轨迹跟踪所需的前馈项，多转子状态，以及建模误差和外部干扰。设计了一种用于轨迹跟踪的输出反馈控制器，该控制器由反馈线性化控制器和EHGO组成。我们严格分析所提出的控制器，并建立其稳定性。最后，我们数值说明我们的理论结果使用的例子多旋翼着陆在地面车辆。
2020-04-27 cs.RO cs.SY eess.SY
Distributed Data-driven Unknown-input Observers for State Estimation
本文针对未知连续时间LTI系统提出一种仅依赖离线数据、无需系统矩阵先验知识的数据驱动分布式未知输入观测器（D-DUIO），给出其存在条件和矩阵构造方法，并通过数值算例验证其有效性。
2024-10-04 cs.SY eess.SY
Resilient State Estimation for Nonlinear Discrete-Time Systems via Input and State Interval Observer Synthesis
本文针对非线性离散时间系统在传感器和执行器同时受攻击下的弹性状态估计问题，提出一种基于混合单调分解与区间观测器综合的方法，通过辅助状态消除攻击影响并利用半定规划优化观测器增益，保证估计区间包含真实状态且具有输入到状态稳定性。
2023-09-25 cs.SY eess.SY
Estimating the Faults/Attacks using a Fast Adaptive Unknown Input Observer: An Enhanced LMI Approach
针对受传感器与执行器故障影响的 Lipschitz 非线性系统，提出基于增强 LMI 条件的 FAUIO，实现故障与状态同时估计，并扩展至扰动场景。
2023-12-08 cs.SY eess.SY
A Multi-Observer Based Estimation Framework for Nonlinear Systems under Sensor Attacks
The University of Melbourne（墨尔本大学）
本文提出了一种针对受传感器攻击的非线性系统状态估计和攻击隔离的通用框架，通过传感器冗余和多观察者方法实现系统状态的估计，适用于更广泛的非线性系统和观察器。
2019-04-06 cs.SY eess.SY
Simultaneous Input and State Interval Observers for Nonlinear Systems with Full-Rank Direct Feedthrough
针对具有未知输入和有界噪声信号的Lipschitz连续非线性系统，当直接馈通矩阵具有满列秩时，提出了一种输入和状态同时区间观测器。该观测器利用混合单调映射的边界分解函数的存在性递归计算与输出/测量信号兼容的估计区间的最大和最小元素，并被证明包含真实状态和未知输入。此外，我们推导出分解函数的Lipschitz性质，这提供了几个充分条件的稳定性的设计观察器和估计区间宽度序列的有界性。最后，我们的方法的有效性证明了一个说明性的例子。
2020-02-12 cs.SY eess.SY
DOB-Net: Actively Rejecting Unknown Excessive Time-Varying Disturbances
University of Technology Sydney（悉尼科技大学）；Centre for Autonomous Systems（自主系统中心）；Centre for Artificial Intelligence（人工智能中心）
本文提出了一种集成的强化学习（RL）的方法，称为干扰观测网络（DOB-Net），机器人在环境中的干扰是未知的和时变的，并可能经常超过机器人的控制能力。DOB-Net集成了扰动动态观测器网络和控制器网络。该观测器源于传统的DOB机制，通过递归神经网络（RNN）构建和增强，在RNN隐状态中编码未知扰动的过去值估计和未来值预测。这种编码允许控制器在机器人控制能力的约束下产生最优控制信号以主动地拒绝干扰。观察器和控制器在策略优化中通过优势行为者评价器共同学习。位置调节任务的数值仿真表明，所提出的DOB-Net显着优于传统的反馈控制器和经典的RL算法。
2020-01-29 cs.LG cs.RO cs.SY
Distributed Observers-based Cooperative Platooning Tracking Control and Intermittent Optimization for Connected Automated Vehicles with Unknown Jerk Dynamics
车辆加速度的未知急剧变化（也称为未知加加速度动态）可能会显著影响队列中领头车辆的行驶性能，导致队列跟踪控制中的车辆跟随运动更加剧烈，这可能会引起安全和交通容量问题。为了解决这些问题，本文研究了具有非线性车辆跟驰模型的互联自动车辆（CAVs）的协作编队跟踪控制和间歇优化问题。我们假设领导者CAV的外部输入包含未知的，但有界的加加速度参数，和领导者CAV的加速度信号是已知的，只有几个相邻的追随者CAV在一个自由设计的，但有向的通信网络。为了解决这些问题，分布式观测器的法律发展提供一个参考信号表示为一个估计的未知加加速度动态的领导者CAV和实现的每个追随者CAV。在此基础上，提出了一种新的分布式编队跟踪控制协议，在相同的车辆间约束条件下构造协同跟踪控制器，保证CAV之间的安全距离，并允许各跟随CAV仅利用局部信息交互来跟踪其领导CAV。我们还提出了一种新的间歇采样条件和鲁棒间歇优化设计，可以确保最优调度的反馈增益的合作编队跟踪控制器，以最小化控制成本下不相同的车辆间的约束和未知的加加速度动态。仿真算例验证了所提方法的有效性
2022-09-02 cs.SY eess.SY
Simultaneous Input and State Interval Observers for Nonlinear Systems with Rank-Deficient Direct Feedthrough
研究了具有秩亏馈通、未知输入和有界噪声信号的Lipschitz连续非线性系统的输入和状态同时区间观测器设计问题。受益于非线性分解函数和仿射抽象的存在，我们提出的观测器递归计算的最大和最小元素的估计区间被证明包含真实的状态和未知的输入。此外，我们还给出了存在性的充分必要条件和稳定性的充分条件（即，估计区间宽度序列的一致有界性），并证明了在给定状态区间和分解函数的情况下，输入区间估计是紧的.
2020-12-18 cs.SY eess.SY
Simultaneous input and state set-valued \mathcal{H}_{\infty}-observers for linear parameter-varying systems
针对具有界范数噪声和攻击信号完全未知的线性参数变系统，提出了一种固定阶集值观测器，该观测器能够同时发现包含真实状态和输入的有界状态集和未知输入集.所提出的观测器可以设计使用半定规划与LMI约束，并在最小\mathcal{H}_{\infty} -范数意义下是最优的。我们证明了每个组成的线性时不变系统的强可检测性是这样一个观测器存在的必要条件，以及集值估计的有界性。此外，提供了充分条件的估计误差的上界收敛到稳态值，最后，这样的集值观测器的结果通过一个说明性的例子展示。
2020-01-21 cs.SY eess.SY
Location-aware Beamforming for MIMO-enabled UAV Communications: An Unknown Input Observer Approach
众多的通信和网络挑战阻碍了在现有无线技术主要集中在地面的极端环境中部署无人机（UAV）;因此，UAV的空对空信道没有完全覆盖。针对无人机联合感知与通信问题，提出了一种新的波束形成空间估计方法。所提出的空间估计算法依赖于使用基于延迟容忍的预测器，该预测器可以在存在由于阵风等因素引起的不确定性的情况下准确地预测目标无人机的位置。该方案使用离散时间未知输入观测器（UIO），通过在同一设备上工作，显著降低了联合目标检测和通信复杂度，并在信道阻塞和干扰的情况下可靠地执行。仿真结果证明了该方法的有效性。
2021-11-20 cs.IT cs.SY eess.SP
Nonlinearly Stable Real-Time Learning and Model-Free Control
这项工作提供了一个框架的非线性无模型控制系统未知的输入输出动态，但可以控制的输入输出。该框架导致系统的实时控制，使得输入可以跟踪可行的输出轨迹。与现有的无模型或数据驱动的控制方法不同，该框架保证了非线性稳定性。在所提出的框架中的控制器和观测器的设计是非线性稳定的和鲁棒的未知动态以及未知的测量噪声。为了便于计算机实现，该框架是在离散时间开发的。离散时间观测器和控制器的非线性稳定性分析进行了离散李雅普诺夫分析。未知的输入输出动态学习实时使用非线性稳定的观察员从以前的输入输出历史。该观测器保证了当未知模型为常数时，模型估计误差有限时间稳定收敛到零;当模型在离散时间内有界变化时，模型估计误差收敛到零向量的有界邻域。测量的输出被过滤的有限时间稳定的观察员之前，在所需的输出轨迹的反馈跟踪使用。在此框架下的短时稳定观测器设计也确保了非线性分离原则对分离的控制器和观测器设计有效。一个无模型的非线性稳定的控制方案，然后设计，以确保所观察到的输出收敛到期望的输出轨迹。该控制方案保证了跟踪误差的非线性有限时间稳定收敛到一个流形上，其中跟踪误差渐近衰减。一个非线性二阶系统的数值实验证明了这种非线性无模型控制框架的性能。
2019-08-11 cs.SY eess.SY
Data-Driven Observers Design for Descriptor Systems
Beijing Institute of Technology（北京理工大学）；Central South University（中南大学）；University of Western Australia（西澳大学）
本文提出了一种数据驱动框架，用于设计描述子系统的状态观测器，推导了在弱假设下状态观测器存在的必要充分条件，并扩展至未知输入观测器的设计，通过数学等价性验证了方法的有效性。
2026-04-13 cs.SY eess.SY
Distributed consensus of linear MASs with an unknown leader via a predictive extended state observer considering input delay and disturbances
Ecole Centrale de Lille（里尔中央理工学院）；Beihang University（北京航空航天大学）；Beijing Jiaotong University（北京交通大学）
本文针对具有定向通信拓扑的线性多智能体系统在存在输入延迟和扰动时的扰动抑制问题，提出一种基于模型降阶技术的分布式一致性方法，设计了自适应预测扩展状态观测器并推导了线性矩阵不等式条件。
2018-03-23 cs.SY eess.SY
Distributed Unknown-Input-Observers for Cyber Attack Detection and Isolation in Formation Flying UAVs
KAIST（韩国科学技术院）
本文研究了编队飞行无人机网络中网络攻击的检测与隔离，采用共识算法实现编队控制，利用未知输入观测器检测并识别被攻击的无人机，同时设计算法在检测到攻击后移除故障无人机以维持编队飞行。
2017-01-23 cs.SY eess.SY
Distributed Observer and Controller Design for Linear Systems: A Separation-Based Approach
Nanyang Environment & Water Research Institute, Nanyang Technological University（南洋环境与水研究院，南洋理工大学）；School of Chemistry, Chemical Engineering and Biotechnology, Nanyang Technological University（化学、化学工程与生物技术学院，南洋理工大学）
本文提出了一种基于分离原理的分布式观测器与控制器设计方法，用于处理线性系统中存在未知输入的分布式控制问题。
2025-11-29 cs.SY eess.SY
Predicting the future state of disturbed LTI systems: A solution based on high-order observers
为了控制的目的，经常需要预测系统在相对较近的未来时刻的状态。然而，当系统受到外部干扰时，其未来状态取决于即将到来的干扰;在大多数情况下，这是未知的，不可能测量。在这种情况下，预测未来的系统状态并不简单，事实上，对这个问题的贡献很少。本文讨论了以下问题：给定一个受连续可微未知扰动影响的LTI系统，如何利用高阶观测器在足够小的时间范围内预测其未来状态。观测器的设计方法，以减少预测误差。与其他解决方案的比较也成立。
2020-11-02 cs.SY eess.SY
Adaptive prescribed-time disturbance observer using nonsingular terminal sliding mode control: Extended Kalman filter and particle swarm optimization
研究了在状态未知、参数未知、外部负载扰动和非对称输入饱和的情况下，单输入单输出非线性系统的自适应有限时间镇定问题.设计了一个预定的有限时间干扰观测器来逼近不可测的外部干扰。针对非对称输入饱和系统的闭环控制问题，提出了一种非奇异指定有限时间终端滑模控制。扩展卡尔曼滤波器算法用于实时估计系统的状态和未知参数。此外，粒子群优化算法被用来获得所提出的干扰观测器和控制器的设计参数。为了显示所设计的控制方案的性能，所提出的方法是用来保证规定的有限时间稳定的非局部应变梯度纳米梁的非线性振动。最后，通过数值仿真验证了所提出的自适应控制方案与传统的滑模控制相比的有效性和性能。
2020-12-02 cs.SY eess.SY
