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申请/专利权人：佛山智能装备技术研究院
摘要：一种ADRC扩张观测器状态观测误差实时预测方法及系统，包括以下步骤：步骤S1：在机器人进入到t+1时刻的运动前，获取初始时刻到t时刻的三个状态的误差值；步骤S2：判断当前时刻t是否满足周期阈值需求，若满足，则执行步骤S3，若不满足周期阈值需求，则执行步骤S4；步骤S3：对三个状态的误差值作出线性回归方程最小二乘法进行拟合，得出拟合直线方程，执行步骤S4；步骤S4：使用t时刻的三个状态的误差值代入到预测函数中，分别获取三个状态t+1时刻的状态误差值的预测值；步骤S5：将t+1时刻的状态误差值的预测值输入到参数更新器，预测t+1时刻的状态误差值就是为了整个更新迭代的次数变少，这样用更准确的误差值可以减少迭代更新的次数，加快收敛速度需求。
主权项：1.一种ADRC扩张观测器状态观测误差实时预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：在机器人进入到t+1时刻的运动前，获取初始时刻到t时刻的三个状态的误差值；步骤S2：判断当前时刻t是否满足周期阈值需求，若满足，则执行步骤S3，若不满足周期阈值需求，则执行步骤S4；步骤S3：对三个状态的误差值作出线性回归方程最小二乘法进行拟合，得出拟合直线方程，执行步骤S4；步骤S4：使用t时刻的三个状态的误差值代入到预测函数中，分别获取三个状态t+1时刻的状态误差值的预测值；步骤S5：将三个状态t+1时刻的状态误差值的预测值输入到参数更新器，进行实时地优化扩张观测器参数；考虑线性回归方程拟合点数，若回归方程拟合点数过少则会影响拟合效果，导致直线方程的值有所偏差，在此情况下，不进行拟合的效果要优于拟合后的效果，故当前时刻t不满足周期阈值需求，则直接将三个状态的误差值代入到预测函数中，作为最终的t+1时刻的状态误差值的预测值，当前时刻t满足周期阈值需求后，将三个状态的误差值作出线性回归方程最小二乘法进行拟合，得出拟合直线方程值，随后将拟合后的直线方程值预测得出t+1时刻的状态误差值的预测值。
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