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非线性非自治动力系统的实用H-观察者设计
几项研究试图解决非线性非自治动力学系统的观察者设计问题[2，4，6，8，10，13，18]。在文献中，最涉及的非线性系统是所谓的Lipschitz类系统。在这方面，[17]建立了足够的条件，确保了Lipschitz系统的观察者的稳定性。实践中，Lipschitz系统构成了重要的实际系统，这激发了越来越多的Lipschitz系统观察者的关注。但是，许多现有结果仅适用于小的Lipschitz常数。因此，数学文献[11]为广义Lipschitz的连续性构建了单面Lipschitz的连续性。在同一概念[1]中，对于非线性系统，二次内在性是
比较伺服驱动系统的直接和基于逆模型的干扰观察者
摘要：大约四十年前，它基于逆模型的传递函数，基于逆模型的传递函数。实际上实现了传输函数的倒数，将过滤器添加到其上，以消除高频干扰信号。此基于反向模型的干扰观察者（IMBDO）设计的关键步骤是使用适当参数的滤波器选择。本文提出了一个基于直接模型（DMBDO）的干扰观察者，并且可以无需任何其他过滤器而工作。它简化了设计和实现的控制器代码。IMBDO和DMBDO的离散时间实现是通过简单的基于Internet的伺服系统在非真实时间控制环境中比较的。检查了非均等抽样的效果。
分布式观察者设计用于跟踪连接和自动驾驶汽车的排
摘要 - 智能运输系统（ITS）旨在推进与不同运输，交通管理和自动驾驶汽车不同的创新策略。本文研究了连接和自动驾驶汽车（CAV）的排，并提出了一个分布式观察者以跟踪CAV动力学状态。首先，我们通过LTI互连系统对CAV动力学进行建模。然后，提出了一种基于共识的策略，以通过车辆通信网络来推断基于本地信息交换的CAV动态状态。对块 - 二角观察者增益设计采用了线性 - 矩阵 - 质量（LMI）技术，使得该增益以分布式方式并在本地与每辆车相关联。然后显示分布式观察者误差动力学遵循系统动力学的Kronecker矩阵乘积和CAV网络的邻接矩阵的结构。在本文中进一步讨论了可生存的网络设计和冗余观察者方案的概念，以解决链接和节点故障的弹性。最后，我们通过数值模拟来验证我们的理论贡献。索引条款 - 分布的估计，排，观察者设计，连接和自动驾驶汽车
“我将观察他们的进步”：文学系统中的观察者效应和信息论
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连接经典和量子领域：高级观察者模型的概念和理论框架
本文介绍了高级观察者模型 (AOM)，这是一个开创性的概念框架，旨在阐明量子力学复杂且往往神秘莫测的本质。AOM 就像一个隐喻镜头，通过将其固有的不确定性转化为连贯、结构化的“帧流”，使难以捉摸的量子领域更加清晰，有助于理解量子现象。虽然 AOM 提供了概念上的简单性和清晰度，但它认识到需要严格的理论基础来解决量子力学核心的基本不确定性。本文旨在阐明这些理论上的模糊性，弥合 AOM 的抽象见解与量子理论复杂的数学基础之间的差距。通过将 AOM 的概念清晰度与量子力学的理论复杂性相结合，这项工作旨在加深我们对这个迷人而难以捉摸的领域的理解。关键词
现场可编程门阵列实现基于卡尔曼过滤器的锂离子电池组的电荷观察者的状态
本文介绍了一项有关锂离子电池的电荷观察状态，用于嵌入式应用中的能量管理。对收费状态的了解对于这些电池的安全性和最佳用途至关重要。该研究的重点是在Spartan 6 FPGA上基于Kalman滤波器的观察者算法的开发和实施，即使可以从其实际状态开始初始化电池的电池，该算法可以准确估算电池的充电状态。在本文中，我们专注于FPGA进行快速计算的机会，该计算可以将FPGA用作BMS中的从属组件，并允许以低成本观察SOC大量的单元。在低成本FPGA上实施该观察者可能会导致各种应用中的电池管理系统（例如电动汽车和任何其他需要观察电池组充电状态）的电池管理系统的成本。通过模拟和实时测试验证了观察者模型。本研究提出了一种有希望的方法，可以准确估计锂离子电池的电荷状态，以用于各种应用中的E FFI能源管理。
使用观察者量子比特和量子特征工程进行噪声检测
摘要 设计最佳控制脉冲以将噪声量子比特驱动至目标状态是量子工程的一项具有挑战性且至关重要的任务。在影响系统的量子噪声的属性是动态的情况下，定期表征程序对于确保模型更新至关重要。结果，量子比特的运行经常中断。在本文中，我们提出了一种协议来解决这一挑战，即利用观察者量子比特实时监控噪声。我们开发了一种基于机器学习的量子特征工程方法来设计协议。协议的复杂性在表征阶段被预先加载，从而允许在量子计算期间实时执行。我们展示了数值模拟的结果，展示了该协议的良好性能。
在边界附近的观察者的物理方案，以获取量子重力中的批量信息
我们考虑了一组生活在全球广告边界附近的观察者，并且只能以简单的低能单位行动起作用，并在较小的时间间隔内进行测量。不允许观察者离开近边界区域。我们描述了一种物理协议，尽管如此，这些观察者仍然可以获得有关批量状态的详细信息。该协议利用了大量激发在公制上的主要重力反应，也依赖于真空的纠缠结构。对于低能状态，我们展示了近似观察者如何使用该协议完全识别散装状态。我们解释了为什么该协议在没有重力的理论中完全失败，包括非严格规定理论。这为以下声称提供了扰动证据，即全息图的签名之一（关于散装的信息也可以在边界附近获得），这一事实在低能的重力理论中已经可见。
基于扩展状态观察者和后台控制的轨迹跟踪控制类似汽车的移动机器人的控制
摘要：在本文中，提出了一种基于扩展状态观察者（ESO）（ESO）的低速汽车移动机器人（CLMR）的轨迹跟踪控制策略，并提出了后台控制控制，以解决轨迹跟踪的问题问题，该问题是由模拟错误和外部干扰物引起的轨迹跟踪准确性降解。首先，将建模误差和外部干扰引入了CLMR的理想运动学模型中，并利用一组输出方程将耦合的，不向导的干扰运动学模型拆分为两个相互独立的子系统。接下来，基于线性ESO估算子系统中的干扰，并通过Lyapunov方法证明了所提出的观察者的收敛性。最后，使用后备控制控制器设计具有干扰补偿的控制器，以完成CLMR的轨迹跟踪任务。仿真和实验结果显示了拟议的控制方案的有效性。
电化学锂离子电池模型的状态估计：通过混合重新设计的观察者性能改善*
摘要 - 锂离子电池的有效管理和及时维护需要需要估算的不可证实的（内部）变量。观察者。看来，观察者通常很难在收敛速度和准确性方面获得良好的效果，而这些表现在实践中是必不可少的。在这种情况下，我们演示了如何使用最近开发的混合多观察者来改善为Lihium-Ion电池电化学模型设计的给定观察者的性能。使用标准参数值获得的仿真结果显示了使用所提出的方法提高估计性能的改进。使用标准参数值获得的仿真结果显示了使用所提出的方法提高估计性能的改进。