自抗扰控制（ADRC）—— 微分跟踪器

微分跟踪器设计与仿真
最新推荐文章于 2025-09-19 20:41:07 发布
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本文探讨了微分跟踪器的设计原理，基于特定定理构造跟踪器，并通过四阶龙格库塔法进行数值积分仿真。展示了跟踪带噪声正弦信号及阶跃信号的效果，验证了算法的有效性。

文章目录

原理

微分跟踪器（Tracking-Differentiator）的功能：输入一个信号 v ( t ) v(t) v(t)，输出两个信号 z 1 ( t ) , z 2 ( t ) z_1(t), z_2(t) z1​(t),z2​(t)，其中 z 1 ( t ) z_1(t) z1​(t)跟踪信号 v ( t ) v(t) v(t)，而 z 2 ( t ) = z 1 ˙ ( t ) z_2(t) = \dot{z_1}(t) z2​(t)=z1​˙​(t)，因而 z 2 ( t ) z_2(t) z2​(t) 可以看做 v ( t ) v(t)

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跟踪微分器(Tracking Differentiator，TD)
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本文旨在介绍自抗扰控制技术(Active Disturbance Rejection Control Technique，ADRC)中关于跟踪微分器(Tracking Differentiator，TD)的一些基本思想。 1.小时间常数的惯性环节 一阶惯性环节的传递函数为 y(s)=1Ts+1u(s) y(s) = \frac{1}{Ts+1}u(s) y(s)=Ts+11​u(s) 阶跃...
自抗扰控制ADRC原理解析及案例应用
LIUMAO99的博客
08-19 8126
ESO的设计通常基于系统动态方程的线性化或近似模型，其输出包括系统状态的估计值和总扰动的估计值。非线性状态误差反馈控制律（Nonlinear State Error Feedback，NLSEF）是ADRC的最后一个环节，负责根据ESO和TD提供的信息生成控制信号。ADRC的另一个重要发展方向是与其他控制策略的融合，如模糊控制、神经网络和自适应控制等，以进一步提高系统的鲁棒性和适应性。ADRC的参数主要包括扩张状态观测器（ESO）的参数和非线性状态误差反馈控制律（NLSEF）的参数。
ADRC微分跟踪器（TD）
04-19
在Simulink实现ADRC微分跟踪器（TD），模型中包含离散微分、一阶微分器、二阶微分器、非线性微分器的对比。
跟踪微分器（TD）
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01-25 9322
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。
ADRC参数整定
最新发布
qq_63077535的博客
09-19 659
ADRC控制器包括三个组件：跟踪微分器，非线性状态反馈（非线性组合），扩张观测器。
微分跟踪器
Vic_Hao的博客
01-29 2501
Reference: https://blog.youkuaiyun.com/miracle_fans/article/details/78223203 https://blog.youkuaiyun.com/qq_24085431/article/details/51366344 https://blog.youkuaiyun.com/qq_22941869/article/details/79439372 http://blog...
【ADRC】跟踪微分器
龙猫的博客
05-08 9821
在上一篇文章中，分析了PID算法的基本数学原理，从PID算法的原理与实际应用，是可以看出其PID的优点与缺点的，ADRC算法(自抗扰控制)也可以说是针对PID算法的一些缺点，或者说工程中难以实现的点做的一个改进的算法。因此后续我会将ADRC的各个部分分别介绍与分析，本节即从最先出现的比较重要的环节---跟踪微分器开始。 PID的缺点 在开始学习跟踪微分器之前，有必要简要的介绍一下PID算法的主要缺点： 1.从PID的原理可以看出PID的稳定裕度是不小的，但其动态性能的裕度并不大。也就是说，如果被控对象
自抗扰控制ADRC仿真模型解析：跟踪微分器TD、扩张状态观测器ESO及非线性状态误差反馈律NLSEF的应用
04-17
内容概要：本文详细介绍了自抗扰控制（ADRC）的三个核心组件——跟踪微分器（TD）、扩张状态观测器（ESO）和非线性状态误差反馈律（NLSEF）的具体实现方法及其应用。首先，TD用于将突变的输入信号平滑化，避免控制...
自抗扰控制（ADRC）—— python 实战
颹蕭蕭
02-21 1万+
本文利用 跟踪微分器（TD）、扩张状态观测器（ESO）和非线性 PID 实现了受外扰的未知系统的控制，使得受控系统输出了期望信号。
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07-08 1211
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微分---跟踪器（TD）
qq_24085431的博客
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方法参考自 ——微分跟踪器的研究与应用 张海丽 张宏丽 传统的PID 从含有噪音的信号提取具有降将噪音增大或超调量增大的特点。将微分跟踪器应用于PID，可以得到原始信号的最佳逼近。 优点：TD与PID有效地提取了原始信号，克服消极因素，有较强的抗噪声的能力，无超调的跟踪原始信号。TD的控制公式如下： float fst(float
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06-12
一种跟踪微分器的算法讲义，跟踪微分器可以用在计算异步电机的转速上
带饱和函数的二阶跟踪微分器
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带饱和函数的二阶跟踪微分器，二阶跟踪微分器是一个这样的动态系统：对它输入一个信号v(t)，它将输出两个信号x1 和x2，其中x1 是跟踪v(t)，从而x2 作为v(t)的“近似微分”
p71TD.rar_微分跟踪器_自抗扰_自抗扰控制_自抗扰控制器_跟踪微分
07-14
用simulink搭建的自抗扰控制器中的跟踪微分器
adrc.rar_ADRC TD_TD 跟踪微分器_微分跟踪器_跟踪微分_跟踪微分器
07-15
ADRC算法TD微分跟踪器simulimk框图
跟踪微分器
xh_bazhimao的博客
06-01 2501
1.非线性跟踪微分器 1.1加入噪声后 function [sys,x0,str,ts]=TD(t,x,u,flag) %输出变量的名称数目排列次序等用户切勿修改。 %前4个输入变量的名称排列次序用户切勿修改。 %缺省设置为4个输入变量，用户可以根据需要添加输入变量。 %-------------- %-------------- switch flag, case 0, [sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes; %调用初始化子函数。缺省设置没
微分-跟踪器（tracking - differentiator, TD）讨论
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Cyber Space
10-13 1万+
在控制系统设计或者是工程应用中，我们往往需要用到某个信号的导数量（微分信息），微分-跟踪器的应用可以很好地解决这个问题。 经典TD, 参考文献[1] matlab 代码实现： clear close allr=1000; h=0.0001;x1(1)=0; x2(1)=0; ts=0.0001; for k=1:100000 time(k)=ts*k; u(k)=sin(tim
非线性微分跟踪器
weixin_41270987的博客
08-04 923
v(k)为第k时刻的输入信号，为决定跟踪快慢的系数；此时微分器的输入信号为对象的输出信号，采用微分器获取位置信息和速度信息；扰动信号为0.05的随机信号；黑色为理想的微分参考信号cos（t），红色为经过微分器处理后的微分信号；扰动信号为0.05的随机信号；黑色为理想的参考信号sin（t），红色为经过微分器处理后的反馈信号；下图为理想信号和微分跟踪器的输出信号；红色为含有噪声的输入信号，蓝色为经过微分器处理的输入信号。下图为理想微分信号和经过微分器输出的微分信号；上图为理想微分信号与差分求得的微分信号；
【ADRC】一. 线性跟踪微分器
Qrpucp的博客
04-30 8113
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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