本文针对仅有相对距离和视线角可测的导弹，设计了一种基于状态估计的变结构末制导律。将非线性项和目标机动视为新的状态变量实现对原相对运动方程进行的扩张，设计扩张状态观测器实现对不可测的相对距离变化率和视线角变化率的估计。基于扩张观测器的估计值，利用变结构控制理论设计了保证切向速度趋向于零的末制导律，从而实现导弹直接命中目标，并从理论上对制导回路的稳定性进行了证明。最后进行了数学仿真，仿真结果表明在设计的制导律脱靶量较小，验证了扩张观测器和制导律的可行性。

基于状态观测器的离散线性多智能体系统协同输出调节

在本文中，解决了四旋翼传递未知时变有效载荷的鲁棒控制问题。 首先，建立了带有有效载荷的四旋翼飞行器模型。 有效载荷的动力学被视为干扰，并被添加到四旋翼模型中。 其次，为了增强系统的鲁棒性，使用扩展状态观察器（ESO）估计来自有效载荷的干扰，以进行反馈补偿。 然后，开发了一种针对多输入多输出（MIMO）系统的预测控制器，以降低由有效载荷的加载/丢失引起的突然变化所造成的影响。 最后，通过与传统的级联比例积分微分（CPID）方法和滑模控制（SMC）方法进行比较，验证了所开发方案的优越性。 仿真结果表明，CPID方法即使在姿态控制上也能达到满意的效果，但在姿态稳定方面却表现不佳，而SMC则表现出输入颤动现象。

基于状态观测器的故障诊断方法，陈晓智，，本文给出了故障诊断的基本概念和该学科研究方法的详细分类表，从数学模型的角度介绍了基于观测器的故障诊断方法，并详细推导了失

研究了带有预见信息的线性离散时间系统的状态观测器,并将其应用到预见控制系统.为了满足设计观测器的需要,首先导出了包含可预见的目标值信号和干扰信号的扩大误差系统,并由此得到最优预见控制器.在设计状态观测器时,通过改写输出方程充分利用了可预见的目标值信号和干扰信号.设计的状态观测器针对原系统是全维观测器,而针对扩大误差系统则是降维观测器.最后通过数值仿真证明了所设计的状态观测器的有效性.

针对计量检定流水线中机械臂的运行状态监控问题，基于自适应状态观测器提出了一种机械臂故障预测与健康评估模型。充分考虑机械臂的离散输出数据，通过自适应状态观测器重构机械臂动态系统；将实际机械臂系统与期望机械臂系统比较，得到实际机械臂系统与期望机械臂系统之间的偏差；计算机械臂健康度指标，实现机械臂故障预测与健康度评估。通过系统仿真，从数值和图像角度证明了所提模型的有效性，同时验证了健康度评估指标的合理性。

实现多智能体状态观测器输出比例一致，动态方程已知，应用于电力系统

讨论直接转矩控制方法在永磁同步电机中的应用问题，利用MATLAB仿真工具对永磁同步电机直接转矩控制系统仿真。针对直接转矩控制低速时存在较大转矩脉动的问题，采用观测器方法克服传统磁链模型中参数的不确定性对磁链观测精度的影响，保证全速范围内磁链的准确估计，提高控制性能。仿真表明观测磁链具有较高的精度，对电阻的不确定变化具有较强的鲁棒性，并可准确估计无速度传感器的速度及位置。

视频包含 7 个视频教程，详细介绍使用卡尔曼滤波器的常见场景，包括： 1.为什么使用卡尔曼滤波器？ 2.了解卡尔曼滤波器——状态观测器 3.了解卡尔曼滤波器——最优状态估计 4.了解卡尔曼滤波器——最优状态估计算法和方程 5.了解卡尔曼滤波器——非线性状态估算器 6.在 Simulink 中使用卡尔曼滤波器 7.在 Simulink 中使用扩展卡尔曼滤波器 对卡尔曼滤波器的原理与应有有很大帮助！！！！

控制系统的应用中存在状态不能直接测量或测量成本高的实际问题,给模型参数未知的系统完全利用状态数据学习最优控制器带来挑战性难题.为解决这一问题,首先构建具有状态观测器且系统矩阵中存在未知参数的离散线性增广系统,定义性能优化指标;然后基于分离定理、动态规划以及Q-学习方法,给出一种具有未知模型参数的非策略Q-学习算法,并设计近似最优观测器,得到完全利用可测量的系统输出和控制输入数据的非策略Q-学习算法,实现基于观测器状态反馈的系统优化控制策略,该算法的优点在于不要求系统模型参数全部已知,不要求系统状态直接可测,利用可测量数据实现指定性能指标的优化;最后,通过仿真实验验证所提出方法的有效性.