微分跟踪器

最新推荐文章于 2023-08-04 14:40:40 发布
最新推荐文章于 2023-08-04 14:40:40 发布
阅读量2.4k 收藏 6
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 控制
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42018112/article/details/86694169
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。
微分---跟踪器（TD）
qq_24085431的博客
05-10 1万+
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
【ADRC】跟踪微分器
龙猫的博客
05-08 9586
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
跟踪微分器（TD）
dooglocool的博客
01-25 8863
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。
自抗扰控制（ADRC）—— 微分跟踪器
颹蕭蕭
02-20 8285
Tracking-Differentiator
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
标题中的“adrc.rar_ADRC TD_TD 跟踪微分器_微分跟踪器_跟踪微分_跟踪微分器”提到了ADRC（自适应动态范围控制）技术，以及TD（跟踪微分器）的概念。这表明该压缩包可能包含一个与ADRC控制系统相关的Simulink模型，...
TD.rar_TD滤波_Td跟踪滤波器_微分跟踪器_跟踪微分_跟踪微分器
07-15
标题中的“TD.rar_TD滤波_Td跟踪滤波器_微分跟踪器_跟踪微分_跟踪微分器”指的是一个关于时间域（Time-Domain，简称TD）滤波技术的压缩包文件，包含了与TD滤波器、跟踪微分器相关的资料。描述中提到的“跟踪微分器”...
ADRC_Simulation_with_s_function.zip_ADRC_ADRC MATLAB_微分跟踪器_状态观测
07-14
在这个"ADRC_Simulation_with_s_function.zip"压缩包中，包含了ADRC在MATLAB环境下的编程实现，特别关注了微分跟踪器和状态观测器的设计。 首先，让我们深入理解ADRC的核心思想。ADRC的基本原理是将系统模型看作由...
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
自抗扰控制器的设计包含了几个关键组件，其中之一就是跟踪微分器（Tracking Differentiator）。在Simulink中搭建自抗扰控制器时，跟踪微分器扮演着至关重要的角色。 跟踪微分器的主要任务是估计系统的高阶导数，即...
跟踪微分器(Tracking Differentiator，TD)
热门推荐
素墨淡笺
02-24 3万+
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...
跟踪微分器.pdf
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
TD_跟踪微分器TD_跟踪微分_跟踪微分器_自抗扰仿真_自抗扰控制_
10-01
根据韩晶清老师的自抗扰控制中跟踪微分器仿真
【ADRC】一. 线性跟踪微分器
Qrpucp的博客
04-30 7750
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
TD微分跟踪器
shuijinghua的博客
12-11 3882
目的，获取信号的微分信号，同时避免噪音的放大 考虑最速微分跟踪器   这个离散系统可以实现x1跟踪输入信号v(k)，x2跟踪v(k)的微分。  
ADRC——微分跟踪器设计
qq_40856614的博客
10-29 702
转载：https://blog.youkuaiyun.com/song430/article/details/88429358
微分-跟踪器（tracking - differentiator, TD）讨论
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
08-04 861
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；
20211108 微分跟踪器
控制科学与工程
11-08 430
微分跟踪器 引理 1. 设 z(t)z(t)z(t) 是 [0,∞)[0, \infty)[0,∞) 上的连续函数, 且lim⁡t→∞z(t)=0, \lim _{t \rightarrow \infty} z(t)=0, t→∞lim​z(t)=0,若令x(t)=z(Rt),R>0 x(t)=z(Rt), R>0 x(t)=z(Rt),R>0则对任意给定的 T>0T>0T>0, 有 lim⁡R→∞∫0T∣x(t)∣dt=0. \lim _{R \rightarrow \
ADRC系列之线性跟踪微分器(梯形图)
RXXW_Dor的博客
04-10 1107
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....
微分跟踪器matlab
最新发布
08-24
在MATLAB中，你可以使用符号工具箱来实现微分跟踪器。下面是一个简单的示例代码： ```matlab syms t; f = exp(-t) * sin(2*t); % 要跟踪的函数 df = diff(f, t); % 对函数f进行微分 % 设计跟踪器 Kp = 1; % 比例增益 Ki = 1; % 积分增益 Kd = 1; % 微分增益 e = f - df; % 跟踪误差 u = Kp * e + Ki * int(e, t) + Kd * diff(e, t); % 跟踪器输出 % 绘制跟踪结果 t = 0:0.01:10; f_vals = double(subs(f, t)); u_vals = double(subs(u, t)); figure; plot(t, f_vals, 'b', t, u_vals, 'r'); legend('跟踪目标', '跟踪器输出'); xlabel('时间'); ylabel('数值'); ``` 这段代码首先定义了要跟踪的函数 `f`，然后使用 `diff` 函数计算 `f` 的导数 `df`。接下来，选择合适的增益参数 `Kp`、`Ki` 和 `Kd`，然后根据跟踪误差 `e` 计算跟踪器输出 `u`。最后，绘制跟踪目标和跟踪器输出的曲线。 请注意，这只是一个简单的示例，具体的微分跟踪器实现可能会根据具体的问题而有所不同。您可以根据自己的需求进行相应的调整和改进。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值