状态反馈控制和模型辨识的数据驱动极点布置的改进

最近提出的数据驱动的极点放置方法能够利用测量数据同时识别状态空间模型并导出极点放置状态反馈增益。 对于线性时不变且无噪声测量数据集的系统,它可以精确地实现这一目标。 但是,对于非线性系统,和/或仅当可用的噪声测量数据集包含噪声时,此方法无法产生令人满意的结果。 在这项研究中,我们研究了引入预滤波器以减少数据集中存在的噪声对数据驱动的极点放置性能的影响。 通过使用自平衡机器人的数值模拟,我们证明了预过滤在减少噪声引起的干扰方面可以发挥重要作用。