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龙图腾网恭喜华南理工大学申请的专利一种自学习抗扰控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118707837B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411055757.0，技术领域涉及：G05B11/42；该发明授权一种自学习抗扰控制方法是由李向阳设计研发完成，并于2024-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自学习抗扰控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自学习抗扰控制方法，该方法是分别对自抗扰控制系统中的扩张状态观测器和状态误差反馈器引入自学习机制，构建自学习抗扰控制系统结构，包括：建立自学习扩张状态观测器算法，在经典线性以及非线性扩张状态观测器中引入扩张状态方程，其中扩张状态方程的增益随估计误差动态变化，进而降低或消除初始峰值现象；建立自学习状态误差反馈算法，在经典状态误差反馈器的比例微分控制基础上串联或并联增加自学习项，其中自学习项包括自学习控制误差函数以及一阶低通滤波器，用于减少跟随误差，提高控制稳定性；本发明能够在实现对总扰动快速准确估计的同时缓解和消除峰值现象，在实现对设定值快速跟随的同时减少跟随误差。

本发明授权一种自学习抗扰控制方法在权利要求书中公布了：1.一种自学习抗扰控制方法，其特征在于：该方法是分别对自抗扰控制系统ADRC中的扩张状态观测器ESO和状态误差反馈器SEF引入自学习机制，构建自学习抗扰控制系统结构，包括：建立自学习扩张状态观测器算法SL-ESO，在经典线性以及非线性扩张状态观测器ESO中引入扩张状态方程，其中扩张状态方程的增益随估计误差动态变化，进而降低或消除初始峰值现象，包括：对经典线性扩张状态观测器以及非线性扩张状态观测器ESO分别引入扩张状态方程计算，扩张状态方程如下公式1所示； 1； 为使ESO稳定的正数，采用带宽法来整定，是系统阶次，是误差的指数，公式1式按照误差的指数函数来加权，，是SL-ESO的自学习率，，公式1的第一项为对的动态衰减项，提高了扩张状态观测器ESO的稳定性，同时该项与后面的积分项构成和为1的动态加权系数，按照估计误差的绝对值来动态调整加权系数，实现了部分准积分作用，从历史误差中按照估计误差通过自学习机制得到总扰动；建立自学习状态误差反馈算法SL-SEF，在经典状态误差反馈器SEF的比例微分控制PD基础上串联或并联增加自学习项，其中自学习项包括自学习控制误差函数以及一阶低通滤波器，用于减少跟随误差，提高控制稳定性，包括：基于经典非线性SEF及经典线性SEF，在状态误差反馈器SEF的PD控制基础上增加自学习项，分别以串联方式实现SL-SEF结构以及以并联方式实现SL-SEF结构； 为自学习控制误差函数，是一个不大于1的误差绝对值的非增函数，如下公式2所示： 2；其中为自学习系数；当时，，对历史误差进行全学习；当越大时，就越小，从跟踪误差中学习到的控制量就越小，避免对外界扰动引起的误差的过学习，提高稳定性； 为一阶低通滤波器，s为拉式变换中微分算子，以采样控制的形式如下公式3所示： 3；其中为惯性时间常数，为采样周期；减少了对历史误差的依赖，增加了对当前误差的学习；为误差经过自学习项相关结构处理之后的有效误差的累积；当时，即，串联方式的SL-SEF结构中从到的传递函数如下公式4所示： 4；并联方式的SL-SEF结构中从到的传递函数如下公式5所示： 5；当时，串联方式的SL-SEF结构变为串联型PID、并联方式的SL-SEF结构变为并联型PID；当时，SL-SEF自动退出了纯积分作用，即应用具有自动退出纯积分作用的自学习机制来克服积分的副作用，同时在附近增强了积分作用，提高控制系统的跟踪精度；则串联方式的SL-SEF结构输出的控制量如下公式6所示： 6；并联方式的SL-SEF结构输出的控制量如下公式7所示： 7；公式6以及公式7在参数整定时，不考虑的作用，按照带宽法整定，，…，参数，然后再加入，整定，和，选择，和，为采样周期，是给定的控制增益的粗略估计。

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