自抗扰控制介绍
自抗扰控制技术简介
NLSEF
根据fal函数的特点和现场运行经验适当地选择非线 性因子，将极大地改变控制效果，使比例、微分各 自发挥出各自的功效。
自抗扰控制技术简介
自抗扰控制技术的应用
自抗扰控制技术的应用
自抗扰控制技术提出多年以来，在国内 外已经得到了大量的应用。在美国，NASA空 间飞行器太阳能发电稳定装置；飞机喷气发 动机控制采用了自抗扰控制技术。在日本， 自抗扰控制技术也应用于高精度位移控制、 温度控制。在国内，电力系统、化工系统、 精密机械加工、军工系统等领域里也成功应 用了自抗扰控制技术。
自抗扰控制技术简介
自抗扰控制器的基本结构
ADRC的组成 非线性跟踪微分器 扩张状态观测器 非线性误差反馈控制律
ADRC结构框图
TD
跟踪微分器最常用的形式为
TD
fhan(z11,z12,r,h)为如下定义的非线性函数
ESO
设有未知外扰动的不确定对象
上式中 f(x,x,…,x(n-1),t)为未知函数，w(t)为未 知外扰，u为控制量，ESO的形式如下：
小 节
自抗扰控制器是对PID的改进，省去了积分环节， 增加了ESO以实现对系统内部模型摄动和外部扰动的 实时估计，并采用非线性误差状态反馈策略，保留 了PID控制的优点，克服了其控制精度低的缺陷。
在国内，大多数成果仍处于仿真或简单的实体实验 阶段，并且集中低阶系统模型的应用，对高阶系统 自抗扰控制器的阶数确定，高阶ESO的稳定性证明， 控制参数的整定于优化等方面还缺乏深入的研究。
自抗扰控制技术简介
自抗扰控制技术简介
PID控制及其优势和缺陷
PID控制
PID控制器在工业过程控 制中占据的主导地位是绝无仅 有的。目前，PID控制器在运 动控制、航天控制及其他过程 控制的应用中，仍然占据95% 以上。
《自抗扰控制器研究及其应用》范文
《自抗扰控制器研究及其应用》篇一一、引言自抗扰控制器（Active Disturbance Rejection Control，简称ADRC）是一种先进的控制策略，广泛应用于复杂动态系统的控制问题。
其核心思想是通过实时估计和补偿系统内外干扰，实现对系统状态的精确控制。
本文旨在探讨自抗扰控制器的原理、特性及其在各个领域的应用，并对其未来发展趋势进行展望。
二、自抗扰控制器的原理与特性自抗扰控制器主要由三个部分组成：跟踪微分器、扩张状态观测器和状态误差反馈。
其工作原理是通过跟踪微分器对系统输入进行预处理，降低系统对噪声的敏感性；扩张状态观测器实时估计系统状态和内外干扰，为状态误差反馈提供依据；状态误差反馈根据估计的状态误差进行控制决策，实现对系统状态的精确控制。
自抗扰控制器具有以下特性：1. 鲁棒性强：能够有效地抑制系统内外干扰，提高系统的稳定性和鲁棒性。
2. 精度高：通过实时估计和补偿系统状态，实现对系统状态的精确控制。
3. 适用范围广：适用于各种复杂动态系统的控制问题，如机器人、航空航天、电力电子等。
三、自抗扰控制器在各领域的应用1. 机器人领域：自抗扰控制器在机器人控制中具有广泛的应用，如无人机、机器人臂等。
通过实时估计和补偿系统内外干扰，提高机器人的运动精度和稳定性。
2. 航空航天领域：自抗扰控制器在航空航天领域中也有重要的应用，如飞机、卫星等。
通过实时监测和控制飞行状态，提高飞行的安全性和准确性。
3. 电力电子领域：自抗扰控制器在电力电子系统中也得到了广泛的应用，如电力变频器、风电发电等。
通过优化系统的控制策略，提高电力系统的稳定性和效率。
四、自抗扰控制器的优化与发展针对不同领域的应用需求，研究人员对自抗扰控制器进行了多种优化和改进，如引入神经网络、模糊控制等智能算法，提高控制器的自适应性和学习能力。
此外，随着深度学习等技术的发展，自抗扰控制器与人工智能的结合也将成为未来的研究热点。
同时，为了进一步提高系统的稳定性和性能，研究者还在探索更加高效的估计和补偿方法。
如何客观的评价自抗扰控制ADRC？
自抗扰控制（Active Disturbance Rejection Control，简称ADRC）是一种新兴的控制方法，它以其出色的抗扰性能和简单的实现方式在控制领域引起了广泛的关注。
那么，如何客观地评价ADRC的优劣呢？我们需要了解ADRC的核心思想和工作原理。
ADRC通过建立扰动观测器来实时估计和补偿系统中的扰动，从而抑制扰动对控制系统的影响。
与传统的控制方法相比，ADRC不需要精确的数学模型，只需要通过对系统的观测和估计来实现控制。
这种基于观测和估计的控制方式使得ADRC具有较强的适应性和鲁棒性，能够应对系统参数变化和外部扰动的变化。
我们可以从实际应用中评价ADRC的性能。
ADRC在机械控制、电力系统、化工过程等领域都有广泛的应用，取得了一定的成果。
例如，在机械控制领域，ADRC可以有效地抑制机械系统中的振动和摩擦力等扰动，提高系统的稳定性和精度。
在电力系统中，ADRC可以实时估计和补偿电网中的扰动，提高电力系统的稳定性和可靠性。
在化工过程中，ADRC可以对化工反应过程中的扰动进行实时估计和补偿，提高化工过程的控制精度和稳定性。
我们还可以从理论分析和实验验证的角度来评价ADRC的性能。
许多研究者通过理论分析和实验验证的方法，对ADRC的性能进行了深入研究和评估。
他们通过数学模型和仿真实验，验证了ADRC在抑制扰动、提高系统响应速度和稳定性等方面的优势。
这些研究成果为ADRC的优化和应用提供了理论和实践基础。
ADRC作为一种新兴的控制方法，在抗扰性能和实现简单性方面具有明显的优势。
通过建立扰动观测器来实时估计和补偿系统中的扰动，ADRC能够有效地抑制扰动对控制系统的影响，提高系统的稳定性和控制精度。
ADRC不需要精确的数学模型，只需要通过对系统的观测和估计来实现控制，具有较强的适应性和鲁棒性。
通过理论分析和实验验证，ADRC的优势得到了充分的验证和评价。
可以说ADRC是一种具有广阔应用前景和发展潜力的控制方法。
自抗扰控制技术
自抗扰控制技术一、本文概述自抗扰控制技术是一种先进的控制策略，其核心在于通过内部机制的设计，使系统能够自动抵御和补偿外部干扰和内部参数变化对系统性能的影响。
随着现代工业系统的日益复杂，对控制系统的鲁棒性和稳定性的要求也越来越高，自抗扰控制技术的出现为解决这些问题提供了新的思路和方法。
本文将对自抗扰控制技术进行详细的介绍和分析。
我们将阐述自抗扰控制的基本原理和核心思想，包括其与传统控制方法的主要区别和优势。
我们将介绍自抗扰控制技术的关键组成部分，如扩展状态观测器、非线性状态误差反馈控制律等，并详细解析其在控制系统中的作用和实现方式。
我们将通过实例分析和仿真实验，验证自抗扰控制技术在提高系统鲁棒性和稳定性方面的实际效果，并探讨其在实际工业应用中的潜力和前景。
本文旨在为从事控制系统设计、分析和优化的工程师和研究人员提供一种新的思路和方法，以应对日益复杂的工业控制问题。
也希望通过对自抗扰控制技术的深入研究和应用，为现代工业系统的智能化和自主化提供有力的技术支持。
二、自抗扰控制技术的基本原理自抗扰控制技术是一种先进的控制方法，其基本原理可以概括为对系统内部和外部扰动的主动抑制和补偿。
该技术的核心在于通过特定的控制策略，使系统在面对各种扰动时能够保持其稳定性和性能。
自抗扰控制技术的基本原理主要包括三个部分：扩张状态观测器（ESO）、非线性状态误差反馈（NLSEF）和跟踪微分器（TD）。
扩张状态观测器用于实时估计系统的总扰动，包括内部不确定性和外部干扰。
通过观测并提取这些扰动信息，系统能够在控制过程中主动抵消这些不利影响。
非线性状态误差反馈部分则根据观测到的扰动信息，通过非线性控制律的设计，实现对系统状态的快速调整。
这种非线性控制策略使得系统在面对扰动时能够迅速作出反应，从而保持其稳定性和性能。
跟踪微分器是自抗扰控制技术的另一个重要组成部分，它通过对期望信号的微分处理，生成一系列连续的指令信号。
这些指令信号能够引导系统以平滑、稳定的方式跟踪期望轨迹，进一步提高系统的控制精度和鲁棒性。
《自抗扰控制器研究及其应用》
《自抗扰控制器研究及其应用》篇一一、引言自抗扰控制器（Active Disturbance Rejection Control, ADRC）作为一种先进的控制算法，其在实际工程中的广泛应用受到了越来越多的关注。
ADRC控制策略通过有效地对外部扰动进行抑制，以及对系统内部干扰的抵抗，展现出了其出色的控制性能。
本文将深入探讨自抗扰控制器的理论基础、设计方法及其在各种领域的应用。
二、自抗扰控制器的理论基础自抗扰控制器是一种基于现代控制理论的算法，其基本思想是通过引入适当的控制策略，对系统中的各种扰动进行抑制和消除，以达到提高系统稳定性和性能的目的。
该算法的核心在于对系统模型进行精确的描述，并在此基础上设计出合适的控制器。
三、自抗扰控制器的设计方法自抗扰控制器的设计主要包括以下几个步骤：系统建模、扰动分析、控制器设计及参数优化。
首先，需要建立系统的精确数学模型，包括系统的状态空间模型或传递函数等。
然后，对系统中的各种扰动进行分析，确定扰动的来源和性质。
接着，根据分析结果设计出合适的控制器，包括控制器的结构、参数和算法等。
最后，通过参数优化方法对控制器进行优化，以获得更好的控制性能。
四、自抗扰控制器的应用自抗扰控制器在各种领域都有广泛的应用，包括电力系统、航空航天、机器人控制、汽车工业等。
在电力系统中，ADRC可以有效地抑制电网中的各种扰动，提高电力系统的稳定性和供电质量。
在航空航天领域，ADRC可以实现对飞行器的精确控制，提高飞行安全性和飞行性能。
在机器人控制和汽车工业中，ADRC可以实现对机器人和汽车的精确运动控制，提高其运动性能和稳定性。
五、实例分析以电力系统的应用为例，介绍自抗扰控制器的实际应用。
在电力系统中，由于各种因素的影响，电网中常常会出现各种扰动，如负载扰动、电压扰动等。
这些扰动会导致电力系统的不稳定，甚至可能导致系统崩溃。
而通过引入自抗扰控制器，可以有效地抑制这些扰动的影响，提高电力系统的稳定性和供电质量。
《2024年自抗扰控制器研究及其应用》范文
《自抗扰控制器研究及其应用》篇一一、引言随着现代工业系统的复杂性和不确定性日益增加，控制系统的稳定性和鲁棒性成为了研究的重要方向。
自抗扰控制器（Active Disturbance Rejection Control，简称ADRC）作为一种先进的控制策略，因其出色的抗干扰能力和适应性，在工业控制领域得到了广泛的应用。
本文将详细介绍自抗扰控制器的原理、研究现状以及应用领域，以期为相关研究提供参考。
二、自抗扰控制器的原理自抗扰控制器是一种基于非线性控制的策略，其核心思想是通过引入对系统内外扰动的实时观测和补偿，实现对系统状态的精确控制。
自抗扰控制器包括三个主要部分：跟踪微分器、非线性状态误差反馈控制器和扰动观测器。
1. 跟踪微分器：负责根据参考信号和系统输出信号的误差，产生一个平滑的跟踪信号，以减小系统对参考信号的跟踪误差。
2. 非线性状态误差反馈控制器：根据跟踪微分器输出的跟踪误差，通过非线性状态误差反馈，产生一个控制信号，以减小系统内部和外部的扰动对系统的影响。
3. 扰动观测器：通过实时观测系统内外扰动，估计出扰动的变化趋势和幅度，并将其用于非线性状态误差反馈控制器的设计，以提高系统的抗干扰能力。
三、自抗扰控制器的研究现状自抗扰控制器自提出以来，经过多年的研究和发展，已经取得了显著的成果。
研究人员针对自抗扰控制器的设计和性能进行了大量的理论分析和实验验证，提出了许多改进和优化方法。
同时，自抗扰控制器在工业控制领域的应用也得到了广泛的关注和推广。
四、自抗扰控制器的应用领域自抗扰控制器因其出色的抗干扰能力和适应性，在许多领域得到了广泛的应用。
主要包括以下几个方面：1. 航空航天领域：自抗扰控制器可以应用于飞行器的姿态控制和轨迹跟踪等任务，实现对复杂环境下的精确控制。
2. 机器人领域：自抗扰控制器可以应用于机器人运动控制和路径规划等任务，提高机器人的运动性能和鲁棒性。
3. 工业自动化领域：自抗扰控制器可以应用于各种工业生产过程中的控制任务，如化工、冶金、电力等行业的生产过程控制。
自抗扰控制介绍
k
x2
k
1
x2
k
hf
h是采样时间，减小h可以提高跟踪性能，但是也会放大噪声！
21
跟 踪 阶 跃 信 号 ， r=10,h=0.01 1.4
速度曲线 3.5
3 1.2
2.5 1
2
0.8
1.5
0.6
1
0.5 0.4
0
0.2 -0.5
0
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9 10
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9 10
缺陷：系统进入稳态后就会产生不能令人满意的高频颤振！
因为连续函数的最优函数不再是该函数离散化后的最优函数。
22
改进的算法fhan
u fhan x1, x2, r, h
d rh
d0 hd
y
x1
hx2
a0 d 2 8r y
a
x2
a0
2
d
sign
y
x2
y h
fhan
rsign
r
a d
a,
,
a a
d d
, y d0 , y d0
40
e1 v1 z1, e2 v2 z2
u0 1e1 2e2
u0 u0
1 fal e1,1, 2 fhan e1, e2 , r, h1
fal
e2 ,2 ,
,0
1
1 2
u0 fhan e1, ce2 , r, h1
u
u0
z3 b0
, or,
u
自抗扰控制原理
自抗扰控制原理自抗扰控制原理是一种让电路系统和机械系统抵御外部干扰的理论，由俄国工程师米哈伊尔米哈伊洛夫（Mikhail Mikhalov）在1961年提出。
它被广泛用于对飞行器进行控制以及对复杂过程进行自动控制等方面。
自抗扰控制理论可以有效地抵御外界环境的变化，以减少系统的噪声，消除干扰并维护系统的稳定，从而实现目标的较高精确度。
米哈伊尔米哈伊洛夫提出的自抗扰控制理论是基于现有系统运行情况和性能特征的，可以有效地对系统进行自动控制和调整，使系统具有可靠性、稳定性和高精度性能。
自抗扰控制理论中，参数优化和自适应控制是两种主要的技术原理。
在参数优化技术中，根据被控制系统的性能特征或模型进行参数优化，以期获得最佳的系统控制性能；自适应控制技术则是根据外界环境的变化，自动调整控制参数以维护系统的稳定性和准确性。
自抗扰控制理论在不同的应用场合中，控制系统也有所不同。
一般来说，控制系统由过程回路、传感器、控制器、反馈模块、控制执行器等组成，按照自抗扰控制理论，可以根据系统模型和控制目标，为控制器设计合适的控制策略，以获得更好的控制性能。
由于自抗扰控制理论的出现，在一些复杂的控制系统中，可以有效地避免因外部干扰而启动系统稳定性和准确性的变化。
许多控制系统可以利用自抗扰控制理论，以制定有效的控制策略，实现有效的控制和调节，有效的减少系统的抗扰性，并得到良好的控制效果。
例如，在飞机控制中，利用自抗扰控制原理可以有效地解决飞行器遇到的复杂外部环境及内部机械系统本身存在的外部干扰造成的控制问题，从而实现准确的飞行控制。
此外，自抗扰控制理论也可以应用于生产过程控制、电力系统优化控制、太阳能发电系统控制等，以达到优化控制和稳定操作的目的。
自抗扰控制理论是一种有效的控制系统技术，可以在复杂的环境中保证较高的精确度和稳定性，它的应用可以为复杂系统的控制带来更好的结果。
在未来，自抗扰控制理论仍将持续发展，为越来越多的控制系统提供有效的解决方案，带来更多的抗扰控制的应用前景。
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x&2
r
2
x1
u
2rx2
x1 k 1 x1 k hx2 k
x2
k
1
x2
k
h
r
2
x1
k
u
k
2rx2
k
上式只是能无超调的跟踪输入信号，但是还不是最快 地跟踪输入信号。 为此寻求快速最优控制综合函数。
19
针对二阶积分器串联对象
x&1 x&2
x2 u,
|
u
|
r
以原点为终点的快速最优控制综合函数为
只需根据系统带宽要求确定或在线整定 o
对于一阶、二阶、三阶对象来说分别将特征值配置成
s o 2 , s o 3 , s o 4 即可
38
目录
• ADRC的产生 • ADRC的结构 • 安排过渡过程TD • 扩张状态观测器 • 非线性反馈 • 参数整定方法 • 应用
39
五、非线性反馈
• 线性组合 • 非线性组合
27
目录
• ADRC的产生 • ADRC的结构 • 安排过渡过程TD • 扩张状态观测器 • 非线性反馈 • 参数整定方法 • 应用
28
四、扩张状态观测器(ESO)
• 线性扩张状态观测器 • 非线性扩张状态观测器 • ESO参数整定
29
• 根据测量到的系统输入（控制量） 和系统输出（部分状态变量或状 态变量的函数）来确定系统所有 内部状态信息的装置就是状态观 测器。
因为连续函数的最优函数不再是该函数离散化后的最优函数。
22
改进的算法fhan
u fhan x1, x2, r, h
d rh
d0 hd
y
x1
hx2
a0 d 2 8r y
a
x2
a0
2
d
sign
y
x2
y h
fhan
rsign
r
a d
a,
,
a a
d d
, y d0 , y d0
z1
z1
h
z2
01e
z2 z2 h
zbu
z3
z3
h 03
fe1
仿真表明，ESO中带有模型内部动 态信息时，ESO有更好的观测效果。
35
ESO的参数整定方法
一些经验公式
（斐波那契数列）
1
1
2
5
8
13
34
55
……
1
3
8
13
21
34
55
89
……
若使系统无超调，则满足 a1 r 2 , a2 2r
即 kd 2 a1 kp a2
11
举例 a1=2, a2 =2
Output
1
kp=2,kd=2
0.9
kp=14,kd=6
kp=62,kd=14 0.8
0.7
增大比例项，同时增大微分系数
0.6
，快速性提高同时无超调。
0.5
0.4 0.3
01
1 h
,
02
1 3h2
, 03
2 82 h3
, 04
5 133 h4
,L
36
带宽调参法
对于线性扩张状态观测器
e x1 z1
z&1
z2
01e
z&2
z3
02e
b0u
z&3 03e
其特征方程为 D s s3 01s2 02s 03
37
令 D s s o 3
即 01 3o 02 3o2 03 o3
可以把任意 a1, a2
的系统无超调跟踪阶跃响应
0.2
0.1
0 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 Time(s)
12
利用正弦函数来安排过渡过程
trns T0,t
1
2
1
sin
t
T0
1 2
,
t
T0
1
, t T0
T0 是过渡时间
Output
Transition process 1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Time(s)
13
trns T0,t
1 2
1 sin
t
T0
1 2
,
t
T0
1
, t T0
dtrns T0,t
2T0
cos
t
T0
1 2
,
t
T0
0
,t T0
&x&
a1
x
v0
a2
x&
y x
40
e1 v1 z1, e2 v2 z2
u0 1e1 2e2
u0 u0
1 fal e1,1, 2 fhan e1, e2 , r, h1
fal
e2 ,2 ,
,0
1
1 2
u0 fhan e1, ce2 , r, h1
u
fsg
a,
d
23
离散化后的最速函数：
fh
x1 k
fhan
1
x1 x1
k k
uk, hx2 k
x2
k
,
r
,
h
x2
k
2
x2
k
hfh
从非零值出发，按这个差分方程递推，就能以 有限步到达原点并停止不动。
24
解决了高频振荡的问题， 但是进入稳态的时刻，速 度曲线有一点超调。
当输入信号被噪声污染的 时候，这种超调现象就会 加剧对微分信号的噪声放 大效应。
f
x1, x2 bu
y
x1
当函数 f x1, x2 和 b 已知时可以建立如下状态观测器
e1 x1 y
x&1
x2
l1e1
x&2
f
x1, x2 l2e1
bu
32
对非线性系统
x&1 x2
x&2
f
x1, x2 bu
y
x1
e1 z1 y
z&1
z&2
z2 z3
2. 安排过渡过程使误差反馈增益(P)和误差微 分反馈增益(D)的选取范围扩大，从而参 数整定更为方便。
3. P和D能适应对象参数范围扩大，即控制 器的鲁棒性更强。
那么，怎么来安 排过渡过程呢？
16
跟踪微分器的前世今生
• 经典微分器
y
w(s)v
s Ts 1
v
1 T
v
1 Ts
1
v
y
2
1 1
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Time(s)
安 排 过 渡 过 程 微 分 信 号 的 PD控 制 1.4
kp=10,kd=12
kp=100,kd=12
1.2
kp=1000,kd=12
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Time(s)
15
小结
1. 安排过渡过程可以有效解决超调和快速性 矛盾。
7
为什么要安排过渡过程
1.直接以e=v-y的方式产生原始误差不太合理。 PID控制的精髓是基于误差反馈来消除误差。 初始时刻 y 0 ，误差很大，很容易使系统产生超调。
8
&x&
a1
x
v0
a2
x&
y x
&x&
r
2
x
v0
2rx&
y x
当对象参数取值为 a1 r2, a2 2r, r 0 时，其过渡过程没有超调。
PID的缺陷 1.直接以e=v-y的方式产生原始误差不太合理 2.产生误差信号e的微分信号没有太好的方法，只能近似实现 3.线性组合不一定是最好的组合方式 4.误差信号e的积分的引入有很多负作用。大量工程实践表明， 误差积分反馈的引入，使闭环变得迟钝，容易产生振荡，积分 饱和引起的控制量饱和等。
4
二、ADRC的结构
01e1 02 e1
1 2
sign
e1
bu
1
z&3 03 e1 4 sign e1
x&1 x2
x&2
x3
bu
x&3
w
t
y x1
z1 t x1 t z2 t x2 t
z3 t x3 t f x1 t , x2 t
33
为了避免高频颤振现象的出现把 e signe 改成原点附近具有线性段 的连续的幂次函数
1.4 a1=2,a2=1 a1=2,a2=2
1.2 a1=2,a2=3
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 Time(s)
10
施加PD控制
&x&
a1
x
v0
a2
x&
y x