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张小明 2026/1/19 18:55:34
遵义做网站多少钱,找回我的微信,自己怎样建立个人网站,seo试用软件一阶线性自抗扰控制器#xff08;L_ADRC#xff09;#xff0c;支持算法#xff0c;已封装调试简单。在控制领域#xff0c;我们总是在寻找高效、易用且性能出色的控制算法。一阶线性自抗扰控制器#xff08;L_ADRC#xff09;正是这样一款令人瞩目的存在#xff0c;它…一阶线性自抗扰控制器L_ADRC支持算法已封装调试简单。在控制领域我们总是在寻找高效、易用且性能出色的控制算法。一阶线性自抗扰控制器L_ADRC正是这样一款令人瞩目的存在它不仅具备强大的支持算法而且封装完善调试过程十分简单。今天就来深入聊聊这个神奇的控制器。L_ADRC 简介自抗扰控制技术ADRC是韩京清教授提出的一种新型控制策略它不依赖于被控对象的精确模型能够对系统内外部扰动进行实时估计和补偿。而一阶线性自抗扰控制器L_ADRC作为其中的基础版本适用于一阶动态系统。支持算法剖析L_ADRC 主要基于扩张状态观测器ESO来估计系统的状态和总扰动。下面以一个简单的一阶系统y ay bu d其中y是输出u是输入a、b是系统参数d是扰动为例看看代码实现。import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义系统参数 a -1 b 1 # 定义ESO参数 beta01 100 beta02 200 # 定义控制器参数 kp 10 def l_adrc(u, y, x1, x2, dt): # ESO更新 e x1 - y x1 x1 dt * (x2 - beta01 * e) x2 x2 dt * (-beta02 * e) # 控制律 u0 (kp * (0 - x1) - x2) / b return u0, x1, x2 # 仿真参数 t0 0 tf 10 dt 0.01 t np.arange(t0, tf, dt) num_steps len(t) # 初始化状态 y np.zeros(num_steps) x1 np.zeros(num_steps) x2 np.zeros(num_steps) u np.zeros(num_steps) # 设定初始值 y[0] 1 x1[0] 1 x2[0] 0 for i in range(1, num_steps): u[i], x1[i], x2[i] l_adrc(u[i - 1], y[i - 1], x1[i - 1], x2[i - 1], dt) y[i] y[i - 1] dt * (a * y[i - 1] b * u[i]) # 绘图 plt.figure() plt.plot(t, y, label系统输出y) plt.plot(t, u, label控制输入u) plt.xlabel(时间 (s)) plt.legend() plt.grid(True) plt.show()代码分析参数定义- 首先定义了系统参数a和b它们描述了系统的动态特性。在这个例子里a -1和b 1确定了一阶系统的基本形式。- 接着是 ESO 参数beta01和beta02这两个参数决定了扩张状态观测器对系统状态和扰动的估计速度和精度。数值越大观测器响应越快但可能对噪声更敏感。- 控制器参数kp用于调节控制律的增益它影响系统的跟踪性能。LADRC 函数-ladrc函数实现了 L_ADRC 的核心算法。- 通过计算观测误差e x1 - y这里x1是观测器估计的系统输出y是实际系统输出。- 利用这个误差更新观测器的状态x1和x2x1的更新考虑了误差和估计的扰动x2进一步对扰动进行动态估计。- 根据控制律u0 (kp * (0 - x1) - x2) / b计算控制输入u0这里的0表示期望的输出为 0可以根据实际需求修改。仿真部分- 设置仿真时间范围t0到tf步长dt并据此生成时间序列t。- 初始化系统输出y、观测器状态x1和x2以及控制输入u的数组并设定初始值。- 通过循环调用l_adrc函数更新控制输入和观测器状态同时根据系统动态方程更新系统输出。绘图- 使用matplotlib库绘制系统输出y和控制输入u随时间的变化曲线直观展示控制效果。封装与调试的便利性LADRC 的一大优势就是它的封装性。从上述代码可以看出核心算法被封装在ladrc函数中使用时只需传入相关参数和当前状态就能获得控制输入。这使得在实际项目中无论是简单的原型搭建还是复杂的系统集成都能轻松上手。调试方面由于其算法结构相对清晰参数物理意义明确。比如 ESO 参数beta01和beta02主要影响观测器性能kp影响控制器的跟踪性能。通过简单调整这些参数结合仿真结果或者实际运行数据就能快速优化控制效果。总之一阶线性自抗扰控制器L_ADRC凭借其独特的支持算法、良好的封装性和简单的调试过程在众多控制场景中都能发挥出色的作用无论是初学者探索控制领域还是工程师解决实际控制问题它都是一个值得深入研究和使用的工具。
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