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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分类专栏： 12-MATLAB&PLC 8-PIDController 文章标签： matlab PLC 自动化 Matlab学习 Adrc自抗扰控制
于 2022-10-29 13:26:28 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_46143730/article/details/127585280
本文介绍了在MATLAB环境下使用Simulink进行ADRC自抗扰控制中跟踪微分器TD的仿真步骤，包括仿真波形展示、M函数创建、模型搭建和参数设置。同时提供了PLC测试代码链接，详细阐述了TD微分器在滤波和跟踪效果上的应用。

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TD微分器的主要作用：就是安排过渡过程，产生跟踪信号和微分信号，滤除噪声。

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。针对PID的固有缺点，韩京清研究员提出可从4方面改进；以扩张状态观测器来估计系统总扰动，以跟踪-微分器来实现微分信号的可靠获取，以安排过渡过程来减少给定突变引起的系统大幅度超调，以非线性状态误差反馈控制来改进控制效果。需要说明的是...

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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。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。通过以上步骤，我们成功实现了跟踪微分器（Tracking Differentiator）TD 控制算法的 MATLAB 实现，并进行了简单的测试和可视化展示。最后，我们使用 MATLAB 的绘图函数绘制了输入信号和微分输出的图形。最后，输出结果作为函数的返回值。
ADRC线性跟踪微分器TD详细测试(Simulink 算法框图+CODESYS ST+博途SCL完整源代码)
RXXW_Dor的博客
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【ADRC/Matlab实现】跟踪微分器TD
Amanda1m的博客
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作用：安排过渡过程，产生跟踪信号和微分信号，滤除噪声 理论分析： .m文件实现 function [x1,x2] = TD_2order(u) T=0.001; r=500; h=0.01; persistent x_1 x_2 if isempty(x_1) x_1=0; end if isempty(x_2) x_2=0; end x1k=x_1; x2k=x_2; x_1=x1k+T*x2k; x_2=x2k+T*fst(x1k,x2k,u,r,h); end fst.
【先进PID控制算法(ADRC,TD,ESO)加入永磁同步电机发电控制仿真模型研究（Matlab代码实现）
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weixin_46039719的博客
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【控制】基于Matlab实现含最速跟踪微分器的自抗扰控制技术
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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;
ADRC微分跟踪器（TD）
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跟踪微分器（TD）
dooglocool的博客
01-25 8795
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如何使用MATLAB代码生成器生成ADRC跟踪微分器(TD) PLC源代码(SCL)
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ADRC自抗扰控制专栏有系列文章，大家可以自行搜索。ADRC的模块基本都可以独立使用，这篇博客我们讲解只使用TD跟踪微分器+传统PID的组合来改良PID控制。ADRC 跟踪微分器TD的算法详解请参看下面这篇博客：ADRC/Matlab一步步实现跟踪微分器TD(附完整PLC测试代码链接)_RXXW_Dor的博客-优快云博客。
一阶RC低通滤波器和线性跟踪微分器(TD)对编码器转速信号滤波对比测试
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自抗扰控制中的td跟踪微分器，怎么从传统的微分器，到跟踪微分控制器。安排过渡过程，其特点包括：1、较快的跟踪微分信号速度（微分信号到达稳态的时间、实际微分信号与理想信号的时间差或相位差）；2、高质量的跟踪微分信号（与理想的微分信号接近且无高频振荡。并给出跟踪微分器中参数r的取值范围）；
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【Matlab】线性跟踪微分器
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ADRC学习|TD微分跟踪器(原理解析和Matlab实现)
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这里写目录标题前言微分跟踪器作用原理最速函数Matlab实现总结参考文献 前言 学习韩老师的ADRC，把学习过程记录一下，方便日后复习。这篇文章针对模型这种微分跟踪器环节（TD）进行检验介绍，包括作用、原理和代码实现。 微分跟踪器作用 大致可分为两个作用： (1)安排过渡过程 简单说就是让目标输入更加平滑没有突变。这个思想最开始是为了解决PID控制理论中超调和快速相互矛盾， 韩老师书里的原话是。根据控制目标和对象承受能力先安排合适的过渡过程。安排过渡过程的手法在控制工程实践中已常被采用。如，升温过程中的“升
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求取信号的微分，经典微分器的形式 https://blog.youkuaiyun.com/qq_35007540/article/details/87909764添加链接描述 此处 h=Ts，r=1/T 噪声分析 仿真测试 T=0.01;Ts=0.001;即r=100；h=0.001 二阶微分跟踪与经典微分跟踪对比 非线性与线性对比（红：非线性） ...
基于Matlab实现带有最速跟踪微分器的自抗扰控制技术
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在上述代码中，x是系统的状态向量，dhat是最速跟踪微分器估计的外部扰动，K是滑模控制器的增益参数。通过计算状态向量和外部扰动的和的符号函数，滑模控制器能够生成控制输入来抵消外部扰动的影响。其中，x是系统状态向量，u是控制输入，d(t)是外部扰动，y是系统输出。在上述代码中，y是系统的输出信号，lambda是微分器的增益参数。通过计算输出信号的差分和符号函数，最速跟踪微分器能够估计外部扰动的大小和方向。在上述代码中，我们定义了系统模型，设计了控制器参数，并使用循环模拟了系统的响应。
基于matalb人脸表情识别附源代码
12-11
基于MATLAB的人脸表情识别可以通过以下步骤进行实现： 1. 数据收集：收集包含不同表情的人脸图像数据集，可以使用已有的公开数据集，如Jaffe、CK+等。确保每个表情都有足够数量的样本。 2. 数据预处理：对图像进行预处理以提取表情特征。可以使用MATLAB中的图像处理工具箱对图像进行裁剪、大小统一化、去除噪声等处理。 3. 特征提取：选择适合人脸表情识别的特征提取方法，常用的方法包括局部二值模式（LBP）、主成分分析（PCA）、小波变换等。这些方法可以通过MATLAB中的工具箱实现。 4. 特征降维：对提取到的特征进行降维，以减少特征的维度并去除冗余信息。常用的降维方法有线性判别分析（LDA）等。 5. 训练分类器：选择合适的分类器进行训练，如支持向量机（SVM）、k最近邻（KNN）等。利用提取到的特征和标签数据，通过MATLAB中的机器学习工具箱训练分类器模型。 6. 模型评估：使用预留的测试数据集对训练得到的模型进行评估，计算分类准确率、召回率等指标，确保模型的有效性和性能。 7. 表情识别：利用训练好的分类器对新的人脸图像进行表情识别预测。通过MATLAB提取人脸图像的特征，并输入到训练好的分类器模型中，得到预测结果。 以上是基于MATLAB实现人脸表情识别的大致步骤。在实际应用中，还可以根据具体需求进行优化和改进，如引入深度学习方法，使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和分类。在MATLAB的官方网站或论坛中，可以找到相关的代码示例和更详细的实施指南。
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