跟踪微分器（Tracking Differentiator）TD 控制算法的 Matlab 实现

于 2023-09-19 19:59:54 发布
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本文介绍了如何使用MATLAB实现跟踪微分器（Tracking Differentiator，TD）控制算法，通过自适应滤波器减少噪声敏感性和滞后性。提供详细代码示例，并展示了输入信号与微分输出的图形，可供读者进行调整和优化。

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跟踪微分器（Tracking Differentiator）是一种常用于控制系统中的信号处理算法，它可以将输入信号的微分值估计输出。本文将介绍如何使用 MATLAB 实现跟踪微分器（Tracking Differentiator）TD 控制算法，并提供相应的源代码。

在跟踪微分器（Tracking Differentiator）算法中，我们需要计算输入信号的微分值。常见的微分算法，例如前向差分、后向差分或中心差分等，都存在一定程度的噪声敏感性和滞后性。TD 算法通过引入一个自适应滤波器来解决这些问题，从而提供更好的微分估计。

以下是使用 MATLAB 实现跟踪微分器（Tracking Differentiator）TD 控制算法的代码示例：

function [d] = tracking_differentiator(u,
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ADRC/Matlab一步步实现跟踪微分器TD(附完整PLC测试代码链接)
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关于Adrc的理论分析不是本篇博客的重点，主要也是能力所限，相关理论大家可以看韩京清教授的论文，专栏有简单的学习笔记，感兴趣的同学可以看看，链接如下：ADRC自抗扰的基本框架学习笔记_RXXW_Dor的博客-优快云博客需要自抗扰的完整宏指令代码，可以参考另一篇博文：这里只是就基本框架的各种变形作学习分享：ADRC自抗扰控制HMI宏指令实现（附完整源代码）_RXXW_BOSS的博客-优快云博客非线性ADRC(NonlineADRC,NLADRC)源自经典PID与现代控制理论的结合。
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跟踪微分器（TD，Tracking-Differentiator）由韩京清研究员在《自抗扰控制技术》中提出，是自抗扰控制（ADRC，Active Disturbance Rejection Controller）的一个重要组成部分。跟踪微分器最常见的用途是安排过渡过程，但它作为一种微分器，同样也可以提取含噪信号的微分、配置系统零点、引入相角超前等。 下面我们从头来梳理一下跟踪微分器提出的过程。 假如我们要提取一个信号的微分，最直接也是最简单的想法便是用 (R(n+1)−R(n))/dt(R(n+1)-R(n
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线性跟踪微分器介绍： 线性跟踪微分器出自自抗扰控制ADRC，线性跟踪微分器有两个作用，一是可以用来滤波，而是可以用来求取输入的微分。这里有一篇文章可以推荐看看： https://blog.youkuaiyun.com/qq_35007540/article/details/87909764 这里我想再次根据此微分器的定义来重新编写验证一下。 以线性TD为例，连续系统的状态空间形式为 其中 是滤波后的输入，而 为滤波后输入的微分。 将其转化为传递函数形式为 显然线性TD的
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01-25 8482
PID控制通常具有的典型缺点为：（1）PID是基于误差的控制方法，当初始误差较大时，PID控制产生的控制输入量会过大，此时将会产生加大的超调，这便是PID的快速性和超调性之间的矛盾；（2）PID的微分信号时常会获取不够准确，因此微分项常常难以发挥其应有的作用；跟踪微分器是用于解决PID控制缺陷的重要工具，事先产生过渡过程，提取含有随机噪音的输入信号以及输入信号的微分信号，再将其传入PID控制器。即TD会产生两个信号，一个是过渡信号，一个是过渡信号的微分信号，过渡信号可以理解为不超调的信号。
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建立基于干扰估计的机器人非线性反馈控制系统并证明其稳定性,在此基础上提出一种适用于机器人跟踪控制的新型自抗扰控制器.该控制器不需实时计算复杂的机器人动态模型,由两个跟踪微分器(TD)构成:一个用于安排系统的过渡过程;
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微分-跟踪器（tracking - differentiator, TD）讨论
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1、这里讲下基于200smart_PLC的线性跟踪微分器，有别于最速跟踪微分器、 跟踪微分器的作用： 作用1：可以被用来安排过渡过程 作用2：配置系统零点 作用3：求函数极值 作用4：求函数的根 作用5：频率估计、相近频率的分离 作用6：数字检波 2、上面的离散形式公式，很容易编程实现之： 3、一阶惯性环节 4、下面的程序可以放在定时中断程序里调用： STL代码： SUBROUTINE_BLOCK 线性跟踪微分器:SBR1 TITLE=线性跟....
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