自抗扰控制（ADRC）理论与工程实践：6.3 C语言/Python/Simulink代码示例

最新推荐文章于 2025-12-12 19:28:55 发布
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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： c语言 python 算法 自抗扰控制 ADRC 控制系统 控制论
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6.3 C语言/Python/Simulink代码示例

理论分析、离散化推导和定点数考量最终都要服务于一个目标：在真实的硬件或仿真平台上实现一个能够稳定运行的自抗扰控制器。代码是将数学公式转化为物理行动的唯一桥梁。一个清晰、健壮、高效的代码实现，不仅能验证理论，更是工程成功的保障。本节将以最广泛使用的二阶系统线性自抗扰控制（LADRC）为例，分别给出其在C语言（用于嵌入式系统）、Python（用于算法验证与仿真） 和 Simulink（用于模型化设计与快速原型） 平台上的实现示例。我们将聚焦于代码的结构、关键算法的实现细节，以及为满足实时性、可靠性而进行的工程优化。

6.3.1 C语言实现：面向嵌入式系统的模块化设计

在资源受限的嵌入式系统（如STM32、DSP）中，C语言是首选。其实现需强调确定性、高效性和模块化。以下代码采用前向欧拉离散化，并假设使用浮点运算单元（FPU）。

1. 头文件定义 (ladrc_second_order.h）

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自抗扰控制（ADRC）理论与工程实践：9.1 MATLAB/Simulink仿真平台搭建
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12-05 26
本文详细介绍了在MATLAB/Simulink中搭建自抗扰控制器(ADRC)仿真平台的完整流程。主要内容包括：仿真环境准备与基础建模方法，重点对比了传递函数和微分方程两种建模方式；ADRC核心模块(跟踪微分器、扩张状态观测器、非线性状态误差反馈)的Simulink实现技术；闭环系统集成与调试策略，强调参数管理和性能量化分析；以及从仿真模型到嵌入式代码生成的注意事项。该指南系统阐述了ADRC算法在Simulink环境中的实现细节，为控制算法的验证和工程应用提供了实用参考。
自抗扰控制（ADRC）理论与工程实践：2.3 线性ADRC（LADRC）简介
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12-03 384
摘要： 线性自抗扰控制（LADRC）通过将传统ADRC的非线性组件线性化，简化了参数整定与理论分析。其核心是线性扩张状态观测器（LESO），采用带宽参数化（如观测器带宽ω₀）实现扰动估计，并结合线性状态反馈（控制器带宽ω_c）与扰动补偿。LADRC仅需调节ω₀、ω_c和b₀三个参数，工程实用性显著提升。研究表明，LADRC与经典扰动观测器（DOB）和Luenberger观测器存在理论关联，但对模型精度依赖更低，适用于不确定性的积分串联型系统。然其性能受限于线性假设，在高非线性或强时变场景中可能需进一步优化。
自抗扰控制（ADRC）理论与工程实践：5.3 线性反馈简化与参数关系
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12-04 20
本文探讨了自抗扰控制（ADRC）中线性反馈简化与参数关系，重点分析了线性ADRC（LADRC）的核心设计理念。通过将非线性状态误差反馈简化为线性PD控制，显著降低了参数整定难度，同时保持了良好的控制性能。文章深入阐述了控制器带宽ωc的物理意义及其与系统响应速度的关系，提出了"两个带宽"（ωc和观测器带宽ωo）的参数化整定方法，强调时间尺度分离原则（ωo=3~10ωc）的重要性。这种参数化方法将复杂控制问题转化为直观的响应速度和抗扰速度调节，大大提升了ADRC的工程实用性。
自抗扰控制（ADRC）理论与工程实践：自选被控对象完成ADRC设计与实现
技术工作者
12-05 27
本文介绍了基于自抗扰控制（ADRC）的直流电机位置伺服系统设计与实现方法。首先阐述了项目要求，建议选择具有明确动态特性和显著扰动的被控对象。以直流电机为例，详细说明了系统建模、ADRC控制器设计（包括跟踪微分器、扩张状态观测器和状态误差反馈）及参数整定方法。通过仿真验证了ADRC在跟踪性能、抗扰能力和参数鲁棒性方面优于传统PID控制。最后介绍了硬件平台搭建和实验调试流程，强调实际应用中需考虑噪声、延迟等实际问题。该项目完整展示了ADRC从理论设计到工程实现的完整过程。
自抗扰控制（ADRC）理论与工程实践：4.2 TD的滤波特性与噪声抑制
技术工作者
12-04 21
跟踪微分器（TD）在自抗扰控制中兼具微分信号提取与噪声抑制功能。其滤波特性源于非线性TD的动态惯性或线性TD的二阶带通传递函数，相比传统微分方法在噪声抑制和相位保真度间取得更好平衡。非线性TD通过滤波因子h0调节平滑度，线性TD通过带宽ωn和阻尼比ζ控制滤波效果。在噪声环境下，应优先保证微分输出平滑性，通过合理参数整定实现噪声抑制、跟踪速度和相位滞后的优化折衷。TD的内在滤波机制使其成为对噪声敏感控制系统的理想选择。
自抗扰控制（ADRC）理论与工程实践：2.1 系统描述与总扰动概念
技术工作者
12-03 23
摘要：自抗扰控制（ADRC）采用工程实用主义方法，将系统描述为$y^{(n)}=f+bu$形式，其中$f$为包含内外部扰动的"总扰动"，$b$为近似控制增益。通过状态扩张将系统转化为积分器串联标准型，实现"动态线性化"。ADRC的核心思想是将复杂扰动集中为扩张状态$x_{n+1}$，通过扩张状态观测器（ESO）实时估计并补偿总扰动。该方法假设总扰动及其变化率有界，为控制器设计提供了统一框架，突破了传统控制理论对内外部扰动的严格区分。
自抗扰控制（ADRC）理论与工程实践：1.2 ADRC的诞生：韩京清研究员的原创思想
技术工作者
12-03 22
韩京清研究员提出的自抗扰控制（ADRC）是一种颠覆性控制理论，通过跟踪微分器（TD）处理设定值突变问题，利用扩张状态观测器（ESO）将系统不确定性和扰动统一为"总扰动"进行实时估计，最后通过非线性误差反馈和扰动补偿实现控制。ADRC跳出了传统PID和现代控制的局限，以"不确定性统观估计与补偿"为核心思想，将复杂系统简化为标准积分串联型系统。其线性化版本（LADRC）通过观测器带宽和控制器带宽参数简化了工程应用，代表了一种新的控制范式。
自抗扰控制（ADRC）理论与工程实践：7.1 一阶与二阶系统（温度、速度控制）
技术工作者
12-04 40
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自抗扰控制（ADRC）理论与工程实践：3.1 ESO的数学模型与收敛性分析
技术工作者
12-03 35
本文分析了扩张状态观测器（ESO）的数学模型与收敛性。首先建立了n阶系统的状态空间模型，推导了ESO的误差动态方程。在线性ESO部分，讨论了稳定性条件、带宽参数化方法及其对稳态误差的影响。对于非线性ESO，阐述了基于李雅普诺夫理论的收敛性证明思路和有限时间收敛特性。研究表明，合理选择观测器参数可确保状态和扰动估计的快速收敛，为自抗扰控制提供理论基础。
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控制工程中自抗扰控制ADRC的Simulink模型实现与仿真
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内容概要：本文介绍了自抗扰控制（ADRC）在Simulink环境下的模型构建方法，重点解析了ADRC三大核心模块：跟踪微分器、非线性反馈控制器和扩张状态观测器（ESO），以及基于ESO的扰动估计与补偿控制机制。通过MATLAB S...
PMSM永磁同步电机ADRC自抗扰控制与SVPWM Matlab Simulink仿真：转速电流双闭环控制与高性能跟踪
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PMSM永磁同步电机ADRC自抗扰控制与SVPWM Matlab Simulink仿真：转速电流双闭环控制及优化模型构建
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PMSM永磁同步电机在转速电流双闭环控制策略下，利用ADRC自抗扰控制和SVPWM矢量控制技术进行Matlab Simulink仿真的全过程。文中首先阐述了仿真模型的构建，包括DC直流源、三相逆变桥、PMSM永磁同步电机、ADRC自抗扰...
C语言中static修斯局部变量，全局变量和函数时分别由什么特性
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d111111111d的博客
12-12 241
摘要：C语言中static关键字有三种用法：修饰局部变量可延长其生命周期至程序结束，保持值不变但作用域不变；修饰全局变量和函数可限制其作用域仅在当前文件，避免命名冲突。static常用于计数器、单例模式、缓存等场景，但需注意线程安全、初始化时机等问题。最佳实践包括优先使用static隐藏实现、避免递归中使用等。static的核心是"限制作用域，延长生命周期"，合理使用可提升代码模块化和安全性。
C/C++内置库函数（6）：C++中类什么时候使用静态变量
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C++类中静态变量的核心使用场景包括：全局唯一注册表（如单例模式）、类级常量配置、全局状态统计、静态函数配套存储以及跨对象共享数据。静态变量具有类级别共享、全局生命周期和可被静态函数访问的特性。使用时需注意：非const静态变量必须在类外定义（C++17前），而静态函数仅需类内声明。关键注意事项包括线程安全、初始化顺序、内存泄漏和访问控制。静态变量适用于需要类级共享数据的场景，而非对象专属属性。
javascript 性能优化实战：异步和延迟加载
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本文探讨JavaScript性能优化中的异步加载与延迟加载技术。异步加载通过async/defer属性或动态创建script元素避免阻塞渲染；延迟加载则利用IntersectionObserver API按需加载非关键资源。二者结合可显著提升性能：异步加载核心脚本确保交互流畅，延迟加载减少初始请求量。实践表明，该方案能降低DOMContentLoaded时间30%以上，减少初始加载量90%，但需注意async脚本的执行顺序问题和延迟加载的回退处理。文中提供了完整的代码实现示例。
深度学习下载包时可能会遇到的问题及解决方案
m0_50481455的博客
12-09 487
若确实下载安装了CUDA ，但是此时输出的CUDA是否可用为否，应该是torch的版本为cpu版本导致，刚刚的下载包的语句如果总是下载的是cpu版本，我们考虑直接去网站下指定包，再进行安装。CUDA Version表示的是驱动支持的最高 CUDA 版本，去官网下载 CUDA ，我这里是12.2，表示下载的版本最大只能是12.2。然后下载包时，比如本地环境是Python3.9，找包下载时候，3.9要下对应cp39的包。下载好后，执行语句安装。
Python 海象运算符
这是一个c++热爱者的博客哟
12-08 663
Python 3.8引入的海象运算符(:=)允许在表达式中进行变量赋值，能有效减少重复代码。它特别适用于循环条件、列表推导式等场景，如while (line := file.readline()):可简化文件读取操作。使用时需注意：必须加括号，避免在复杂表达式中过度使用以免降低可读性。虽然该特性能精简代码，但应遵循团队约定，在保持代码清晰的前提下合理使用。
Python 语言编码规范
托塔天王的博客
12-11 774
通常， 不应该描述”怎么做”， 除非是一些复杂的算法，文档字符串应该提供足够的信息， 当别人编写代码调用该函数时，他不需要看一行代码，只要看文档字符串就可以了，对于复杂的代码，在代码旁边加注释会比使用文档字符串更有意义。但是，不要使用一个以上的空格，并且在二元运算符的两边使用相同数量的空格。当捕获异常时， 使用as而不要用逗号。3、 关于函数的几个方面应该在特定的小节中进行描述记录， 这几个方面如下文所述，每节应该以一个标题行开始，标题行以冒号结尾，除标题行外， 节的其他内容应被缩进2个空格。
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