自抗扰控制（ADRC）理论与工程实践：4.1 TD的基本原理与离散实现

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分类专栏： 自抗扰控制（ADRC）理论与工程实践 文章标签： ADRC 自抗扰控制 控制系统 控制论 控制理论
于 2025-12-03 06:26:46 首次发布
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4.1 TD的基本原理与离散实现

在自抗扰控制（ADRC）的系列化架构中，跟踪微分器（Tracking Differentiator, TD）居于逻辑起点。它并非直接作用于被控对象，而是对输入系统的期望指令信号进行“预处理”。传统PID控制器在设定值发生阶跃突变时，误差信号e=r−ye=r-ye=r

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ADRC自抗扰控制—深度解析与实战指南2
技术工作者
07-13 1000
ADRC（自抗扰控制器）通过实时估计和补偿系统扰动，展现出优于传统PID控制的抗干扰能力和鲁棒性。其三大核心组件（过渡过程发生器、扩张状态观测器和非线性状态误差反馈）协同工作，实现对复杂系统的高效控制。实践表明，ADRC在电机控制等场景中能显著提升动态性能，降低62.5%的恢复时间。该技术突破了对精确模型的依赖，只需知晓系统相对阶次和大致增益即可实现优异控制效果。工程应用中建议从线性ADRC入手，逐步优化参数配置。
掌握自抗扰控制算法：理论与实践
weixin_35578748的博客
04-26 1207
自抗扰控制（Active Disturbance Rejection Control, ADRC）是一种现代控制理论，其核心思想是通过实时估计和补偿系统的内外扰动来实现精确控制。相较于传统控制方法，ADRC具有更强的鲁棒性和适应性，尤其适用于模型不确定或存在外扰的复杂系统。微分器是控制系统中用于估计和跟踪系统状态变量及其导数的动态系统。在控制理论中，微分器的基本功能是提供对系统中不可测量或难以测量的导数信息的估计，这是对系统进行精确控制的重要一步。
深入掌握自抗扰控制：Simulink实现与应用
weixin_35762258的博客
07-15 1098
ADRC的雏形最早可以追溯到20世纪90年代，由中国学者韩京清提出。它是一种非线性控制策略，与传统的线性控制方法相比，ADRC特别适用于处理系统模型未知或存在建模误差的情况。ADRC的核心在于自抗扰机制，它通过一个扩展状态观测器（ESO）实时估计系统状态和外部扰动，然后由反馈控制器设计来消除估计误差，确保系统性能。扩展状态观测器（ESO）是自抗扰控制器（ADRC）中的核心组件之一，它负责对系统内部状态以及外部扰动进行估计。ESO可以被视为一个动态系统，其通过观测输出来重建系统状态和未建模动态。
3、主动抗扰控制：理论、应用与事件触发策略
ooo22的博客
09-14 42
本文系统介绍了主动抗扰控制（ADRC）的理论发展、实际应用及事件触发策略的融合进展。ADRC通过扩张状态观测器（ESO）实时估计并补偿系统内外干扰，展现出优异的抗干扰能力与鲁棒性，广泛应用于运动控制、电源转换、化工反应器和MEMS等工业领域。为进一步提升其在有限通信与计算资源下的适用性，事件触发机制被引入ADRC，形成事件触发主动抗扰控制（ET-ADRC），有效降低通信频率的同时保障控制性能。文章还分析了ET-ADRC的优势与挑战，并展望了其在理论深化、应用拓展和系统优化等方面的未来发展方向。
《自抗扰控制（ADRC）理论与工程实践》课程架构
技术工作者
12-02 554
《自抗扰控制（ADRC）理论与工程实践》课程系统阐述了ADRC的理论体系与工程应用。课程从ADRC的哲学思想出发，深入讲解其核心组件（ESO、TD、NLSEF）的设计方法，提供离散化实现与代码示例，并通过典型系统案例培养工程实践能力。课程特色在于理论实践结合，突出ADRC与传统控制的对比，每章配备仿真练习，最终以综合项目巩固学习成果。适合自动化专业学生和工程师系统掌握这一现代控制方法，解决实际系统中的鲁棒控制问题。课程内容涵盖基础理论到前沿发展，并推荐相关教材与开源资源。
26、基于反步法与自抗扰控制的机械臂控制策略研究
perl8的博客
08-01 34
本文研究了基于反步法与自抗扰控制（ADRC）的机械臂控制策略，提出了一种结合反步法和ADRC的新型控制律，有效提升了机械臂在存在内部不确定性与外部干扰下的位置跟踪精度。通过李雅普诺夫稳定性分析，设计了反步法-ADRC控制律，并在Matlab/Simulink中进行了仿真验证，结果表明其优于传统ADRC方法。同时，针对手眼协调问题，提出了一种无需精确标定的ADRC控制方法，利用ESO实时估计并补偿系统总干扰，实现了对目标的有效跟踪。该方法在工业制造、物流仓储和服务机器人等领域具有广泛应用前景。未来将探索其在复
MATLAB中的先进PID控制算法应用与实现
weixin_42612804的博客
07-26 1026
比例-积分-微分（PID）控制是一种常见的反馈控制算法，在自动控制系统中被广泛应用。其核心在于利用偏差（即期望输出与实际输出之间的差异）来调节控制输入，以达到快速且准确地控制目标变量的目的。自抗扰控制（Active Disturbance Rejection Control, ADRC）是一种基于系统建模的控制方法，由韩京清于1998年首次提出。
自抗扰控制技术：MATLAB与C/C++例程全解析
weixin_42263617的博客
06-23 1193
自抗扰控制（ADRC）技术是一种基于模型的控制策略，它能够有效地抑制外部扰动和系统内部不确定因素的影响。其核心思想在于将系统的不确定部分归结为“总扰动”，并通过实时在线估计和补偿这些扰动来实现控制目标。自抗扰控制包含三个基本组成部分：跟踪微分器（TD），扩张状态观测器（ESO），以及误差反馈控制率（EFLC）。TD用于对系统设定值进行微分跟踪和滤波；ESO负责估计系统状态和外部干扰；EFLC则根据估计的结果和期望的控制目标来计算出控制输入。
遗传算法在自抗扰控制器参数优化中的应用
weixin_42372837的博客
08-18 871
自抗扰控制器（ADRC）是一种先进的控制理论，它将控制对象的未建模动态和外部干扰视为总扰动，并设计出相应的补偿策略。ADRC通过扩展状态观测器（ESO）估计系统状态及总扰动，进而设计控制器抑制或消除这些扰动的影响。它的创新之处在于提出了“扰动估计”和“扰动补偿”的概念，使得系统能够适应环境变化和模型不确定性，提升控制的鲁棒性。遗传算法（Genetic Algorithms，GA）是一种模拟生物进化过程的搜索优化算法，它通过自然选择、遗传、变异等机制来解决问题。
自抗扰控制在特殊领域中的应用：航空航天与机器人控制案例详解
![自抗扰控制在特殊领域中的应用...首先，介绍了自抗扰控制的基本原理、设计方法和性能分析，详细阐述了扩张状态观测器、非线性反馈控制律和跟踪微分器的设计与作用。随后，探讨了自抗扰控制在航空航天和机器人控制领域
主动抗扰控制：理论、应用与事件触发技术
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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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【遥感影像处理】基于Google Earth Engine的Landsat9与Sentinel-2多源数据融合：NDWI水体提取与海岸线精细化检测算法实现
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内容概要：本文介绍了如何利用Google Earth Engine（GEE）平台与Python库geemap、xarray等工具，结合Landsat 9和Sentinel-2遥感影像数据，进行水体提取及岸线检测的技术流程。通过定义归一化水体指数（NDWI），对影像集合进行筛选、预处理和中值合成，并使用xarray将Earth Engine的数据导出为本地多维数组格式，进而通过二值化和形态学腐蚀操作识别水体边界，最终实现岸线提取。文中还展示了不同传感器数据的处理差异与可视化方法。; 适合人群：具备遥感图像处理基础知识，熟悉Python编程及地理空间数据分析的科研人员或技术人员；适合环境监测、水利、海洋等相关领域从业者； 使用场景及目标：①用于湖泊、河流等水体范围动态监测；②支持岸线变化分析、洪涝灾害评估等地学研究；③为生态环境保护与国土管理提供技术支撑； 阅读建议：需提前配置好GEE开发环境并完成认证，建议结合代码逐段运行理解数据流，重点关注NDWI计算、影像集合处理、xarray集成与形态学处理的关键实现细节。
基于Matlab的SLAM同步定位与建图算法仿真实战项目
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同步定位与地图构建（SLAM）技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术，机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节，其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件，具备丰富的内置函数与专用工具箱，尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面，Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法，并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本，加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程，包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景，更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括：传感器模型（如激光雷达与视觉传感器）的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计（如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波）、图优化框架（如GTSAM与Ceres Solver）以及路径规划与避障策略。通过项目实践，参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理，并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化，为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化，显著降低了学习门槛，提升了学习效率与质量。 实践过程中，学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题，包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力，也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展，SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源，为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具，参与者能够直观理解SLAM的实现过程，掌握关键算法，并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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