全网最通俗易懂自抗扰控制(ADRC)设计与实例讲解,下载!!——文献理解与matlab&simulink实例设计(Active Disturbance Rejection Control)

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clc;
clear all;
close all;
 
%运行时间
time = 10;
%仿真步长
h = 0.01;
%时间定义
t  =0.01 : h : time;
%跟踪信号
v0 = zeros( 1 , time/h);
for i = time/h/2+1 : time/h
    v0(i) = 1;
end
rand_noise = 0.05 * randn(1 , time/h);
%加入随机噪声
vn = v0 + rand_noise;
%----------------------ADRC--------------------------%
%%
%--参数初始化--%
 
%跟踪微分器参数
r = 100;%r表示跟踪快慢
h0 = 5 * h;%h0代表信号平滑度(滤波效果)
v1_last = 0;
v2_last = 0;
v0_last = 0;
%扩张状态观测器参数
beta01 = 10;
beta02 = 200;
beta03 = 30;
alpha1 = 0.5;%文献里给了值,就别动了
alpha2 = 0.25;%文献里给了值,就别动了
delta = 0.0025;
b=1;
z1_last = 0;
z2_last = 0;
z3_last = 0;
%非线性误差反馈
nlsef_alpha1 = 0.7;
nlsef_alpha2  = 1;
%被控对象初始化
temp_y=[0.5 ; 0];
u_last= 0 ;
 
%%
%--ADRC正式开始--%
for k=1 : time/h
    %第一轮迭代的处理
    %两个参数分别为控制量和当前时间
    parameter1 = u_last;
    parameter2 = k * h;
    tSpan=[0 h];
    %利用龙格库塔法求解微分方程
    [~,total_y] = ode45('plant',tSpan,temp_y,[],parameter1,parameter2);
    %total_state里的元素都是龙格库塔一点点计算的结果,直接用最后一列,即计算结果即可
    temp_y = total_y(length(total_y),:);
    %记录下输出和输出的微分值
    y(k) = temp_y(1);
    dy(k) = temp_y(2);
    %--跟踪微分器TD--%
    v1(k) = v1_last + h * v2_last
    v2(k) = v2_last + h * fst(v1_last - vn(k) , v2_last , r , h0);
%     v2(k) = v2_last + deltaT * fst(v1_last - v0(k) , v2_last , r , h0);
    x3(k) = -v1_last^2;
    v1_last = v1(k);
    v2_last = v2(k);
%     v0_last = v0(k);
    v0_last = vn(k);
    %--扩张状态观测器ESO--%
    e = z1_last - y(k);
    z1(k) = z1_last + h * (z2_last - beta01 * e);
    z2(k) = z2_last + h * (z3_last - beta02 * (fal(e , alpha1 , delta)) +b * u_last);
    z3(k) = z3_last - h * beta03 * (fal(e , alpha2 , delta));
    z1_last = z1(k);
    z2_last = z2(k);
    %--非线性误差反馈NLSEF--%
    e1(k) = v1(k) - z1(k);
    e2(k) = v2(k) - z2(k);
    %使用非线性误差反馈,其实就是非线性的PID
    u0(k) = beta01 * fal(e1(k) , nlsef_alpha1 , delta) + beta02 * fal(e2(k) , nlsef_alpha2 , delta);
    u(k) = u0(k) - z3(k)/b;
    u_last = u(k);
%     %%
%     %--可对比PD控制器--%
%     u(k) = kp * e1(k) + kd * e2(k);
%     u_last = u(k);
 
end
 
figure(1);
plot(t,u,'r');
 
figure(2);
subplot(311);
% plot(t,z1,'r',t,y,'k:',t,v0,'b','linewidth',2);
plot(t,z1,'r',t,y,'k:',t,vn,'b','linewidth',2);
xlabel('time(s)'),ylabel('z1,y');
legend('估计输出信号', '实际输出信号');    
subplot(312);
plot(t,z2,'r',t,dy,'k:','linewidth',2);
xlabel('time(s)'),ylabel('z2,dy');
legend('估计输出微分信号', '实际输出微分信号');    
subplot(313);
plot(t,z3,'r',t,x3,'k:','linewidth',2);
xlabel('time(s)'),ylabel('z3,x3');
legend('估计扰动', '实际扰动'); 
 
%%
%---------------------------函数部分-----------------------------%
%sat函数
function y=sat(a,d)
    if abs(a)<=d
        y=a/d;
    else
        y=sgn(a);
    end
end
 
%符号函数
function y=sgn(x)
    if x>0
        y=1;
    elseif x<0;
        y=-1;
    else 
        y=0;
    end
end
 
%fst函数
function fn=fst(x1,x2,r,h)
    d=h*r;
    d0=h*d;
    y=x1+h*x2;
    a0=sqrt(d^2+8*r*abs(y));
 
    if abs(y)<=d0
        a=x2+y/h;
    else
        a=x2+0.5*(a0-d)*sgn(y);
    end
    fn=-r*sat(a,d);
end
 
%fal函数
function y=fal(e,alpha,delta)
    if abs(e)>delta
        y=abs(e)^alpha*sign(e);
    else
        y=e/(delta^(1-alpha));
    end
end
% %-----------------------------------------------------------------%

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%%
%系统方程----------------可以尝试多种龙格库塔的写法,把这个函数搞清楚,先照写
function dy = PlantModel(t,y,flag,p1,p2)
%第一个参数:控制量
u=p1;
%第二个参数:当前时间
time=p2;
%初始化2*1的向量
dy=zeros(2,1);
 
%方程
dy(1)=y(2);
dy(2)=-y(1)^2+u;
end

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%--参数初始化--%
h = 0.01;
%跟踪微分器参数
r = 100;%r表示跟踪快慢
h0 = 5 * h;%h0代表信号平滑度(滤波效果)
v1_last = 0;
v2_last = 0;
v0_last = 0;
%扩张状态观测器参数
beta01 = 100;
beta02 = 200;
beta03 = 300;
alpha1 = 0.5;%文献里给了值,就别动了
alpha2 = 0.25;%文献里给了值,就别动了
delta = 0.0025;
b=1;
z1_last = 0;
z2_last = 0;
z3_last = 0;
%非线性误差反馈
nlsef_alpha1 = 0.7;
nlsef_alpha2  = 0.95;

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%sat函数
function y=sat(a,d)
    if abs(a)<=d
        y=a/d;
    else
        y=sgn(a);
    end
end

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%符号函数
function y=sgn(x)
    if x>0
        y=1;
    elseif x<0;
        y=-1;
    else 
        y=0;
    end
end

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鉴于有相当多的人问我要ADRC的simulink文件,我就直接丢一个百度云盘的链接啦,点个赞再走嘻嘻!

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作于:
2020-11-7
9:29

修改于:
2020-12-4
1:09
修改内容:添加ADRC的simulink下载链接。

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