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State estimation in a magnetic levitation system using higher order implicit numerical methods
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AI
DOI：10.1016/j.conengprac.2026.107178.png)
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摘要
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当数字控制系统在相对较大的采样时间下运行时，使用高阶数值控制模型可提高状态估计的质量和反馈控制的鲁棒性。本文展示了如何利用隐式单步积分方法（如二阶隐式中点法则和高阶高斯配置方案）以实现大采样时间下的高精度状态估计。我们首先基于隐式中点法则引入非线性Luenberger观测器的离散时间变体，然后扩展Newton观测器的概念至高阶隐式离散时间系统模型。这种简单的移动时域估计器类型便于包含不确定控制输入的估计。在一系列针对磁悬浮系统的非线性后推控制实验中，我们证明了所提出的估计器在慢采样率下性能显著提升。详细的误差分析说明了不同估计器的采样时间限制，并证明高阶估计不会影响二阶控制实现的理论误差阶数O(h²)。
Keyword:
Sampled-data systems
Discrete-time state estimation
Implicit Runga-Kutta methods
Nonlinear Luenberger observer
Newton observer
Magnetic levitation system
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