基于扩展卡尔曼观测器的无模型预测电流控制仿真中包含普基于ESO，与EKF两个观测器，可自行切对比

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基于扩展卡尔曼观测器的无模型预测电流控制：仿真中的两种观测器比较与应用

引言：

随着现代电力电子技术的飞速发展，电流控制成为了电力系统中至关重要的环节。为了提高电流控制

的性能，研究者们不断探索新的控制策略。本文重点探讨基于扩展卡尔曼观测器的无模型预测电流控

制，特别涉及仿真环境中使用的两种观测器：扩展卡尔曼滤波器（EKF）和扩展卡尔曼观测器（ESO

）。本文将介绍这两种观测器的原理、特点，并通过仿真实验进行性能对比。

一、扩展卡尔曼观测器（ESO）原理及其在无模型预测电流控制中的应用

扩展卡尔曼观测器（ESO）是一种强大的非线性系统状态估计工具。在电力系统中，ESO 可以用来估

计电池的荷电状态、系统状态以及输出误差等。在无模型预测电流控制中，ESO 通过对系统状态的估

计，实现对电流的准确控制。具体而言，ESO 通过对系统状态的观测和预测，为电流控制器提供实时

的状态信息，从而实现电流的精确调节。此外，由于 ESO 具有在线自适应能力，能够在系统参数变化

时自动调整观测器参数，因此具有良好的鲁棒性。

二、扩展卡尔曼滤波器（EKF）原理及其在电流控制中的应用

扩展卡尔曼滤波器（EKF）是一种常用的非线性滤波算法。与 ESO 类似，EKF 也可以用于估计系统的

状态。在电流控制中，EKF 通过对系统状态的估计，为控制器提供准确的参考信息。然而，由于 EKF

在非线性系统中的性能受到线性化误差的影响，因此在某些情况下，其性能可能不如 ESO。此外，

EKF 的运算复杂度相对较高，这在一些实时性要求较高的场合可能带来一定的挑战。

三、仿真实验及性能对比

为了对比 ESO 和 EKF 在基于无模型预测电流控制中的性能差异，我们在仿真环境中进行了大量实验

。实验结果表明，在大多数情况下，ESO 的估计精度和鲁棒性均优于 EKF。特别是在系统参数变化较

大的情况下，ESO 能够迅速适应系统变化，保持较高的估计精度；而 EKF 的线性化误差可能导致其性

能下降。此外，在运算复杂度方面，ESO 相比 EKF 具有优势，更适用于实时性要求较高的场合。

四、两种观测器的切换对比

在实际应用中，我们可以根据系统需求和实际情况在 ESO 和 EKF 之间进行切换。在某些场景下，ESO

可能更适合；而在其他场景下，EKF 可能更具优势。这种切换机制可以根据系统的实时性能、估计精

度、运算资源等因素进行动态调整。通过仿真实验对比，我们发现这种切换机制可以有效地提高系统

的整体性能。

五、结论

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基于扩展卡尔曼观测器的无模型预测电流控制 仿真中包含普基于ESO，与EKF两个观测器，可自行切对比