我是靠谱客的博主 平淡煎蛋,这篇文章主要介绍ADRC的simulink仿真实现与m代码实现,现在分享给大家,希望可以做个参考。

本文章以最简单的二阶系统为例,介绍其simulink仿真实现和m代码实现

案例中的二阶系统如下所示

 经典ADRC的基本结构如下:

 本案例中的simulink仿真整体结构(为便于理解,结构图与上述ADRC整体结构类似)

仿真参数初始化所需m文件程序(文章尾部附有本仿真模型及m,文件支持matlab2017b以上)

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%-----------ADRC参数初始化------------% %参数初始化 %跟踪微分器 r=100;%表示跟踪快慢 h0=5*h;%h0代表信号的平滑程度(滤波效果) v1_last=0; v2_last=0; v0_last=0; %扩张状态观测器 beta01=10; beta02=200; beta03=30; alpha1=0.5;%文献里给定值 alpha2=0.25;%给定值 delta=0.0025; b=1; z1_last=0; z2_last=0; z3_last=0; %非线性误差反馈 nlsef_alpha1=0.7; nlsef_alpha2=1; %被控对象初始化 temp_y=[0.5;0]; u_last=0;

TD微分跟踪器结构如下所示

 图中fst函数利用matlab_function搭建,内部代码如下所示

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%fst函数 function fn=fst(x1,x2,r,h) d=h*r; d0=h*d; y=x1+h*x2; a0=sqrt(d^2+8*r*abs(y)); if abs(y)<=d0 a=x2+y/h; else a=x2+0.5*(a0-d)*sgn(y); end fn=-r*sat(a,d); end %符号函数 function y=sgn(x) if x>0 y=1; elseif x<0 y=-1; else y=0 end end %sat函数 function y=sat(a,d) if abs(a)<=d y=a/d; else y=sgn(a); end end %符号函数

ESO扩张状态观测器结构如下所示

 图中fal函数利用matlab_function搭建,内部代码如下所示

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function y=fal(e,alpha,delta) if abs(e)>delta y=sign(e)*abs(e)^alpha; else y=e/(delta^(1-alpha)); end end

BLSEF非线性误差反馈控制律结构如下所示

  图中fal函数利用matlab_function搭建,内部代码同上

典型被控系统结构如下所示

 阶跃信号下输入/输出/跟踪信号仿真结果

 系统输出的微分观测效果

 系统非线性项的观测效果

系统仿真的m文件实现(想要深入理解实现过程的朋友可以尝试复现该代码)

 m代码(ADRC控制器)

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clc;clear all;close all; %设定运行时间 time=10; %设定仿真步长 h=0.01; %时间定义 t=0.01:h:time; %跟踪信号 v0=zeros(1,time/h); for i=time/h/2+1:time/h; v0(i)=1; end rand_noise=0.05*randn(1,time/h); %跟踪信号中加入随机噪声 vn=v0+rand_noise; %-----------ADRC------------% %参数初始化 %跟踪微分器 r=100;%表示跟踪快慢 h0=5*h;%h0代表信号的平滑程度(滤波效果) v1_last=0; v2_last=0; v0_last=0; %扩张状态观测器 beta01=10; beta02=200; beta03=30; alpha1=0.5;%文献里给定值 alpha2=0.25;%给定值 delta=0.0025; b=1; z1_last=0; z2_last=0; z3_last=0; %非线性误差反馈 nlsef_alpha1=0.7; nlsef_alpha2=1; %被控对象初始化 temp_y=[0.5;0]; u_last=0; %----ADRC正式开始------% for k=1:time/h %第一轮迭代处理 %两个参数分别为控制量和当前时间 parameter1=u_last; parameter2=k*h; tSpan=[0 h]; %利用龙格库塔法求解微分方程 [~,total_y]=ode45('PlantModel',tSpan,temp_y,[],parameter1,parameter2); %total_state里面的元素都是龙格塔库一点点计算的结果,直接使用最后一列,即计算结果即可 temp_y=total_y(length(total_y),:);%寻访最后一行,全部列的元素 %记录下输出和输出的微分 y(k)=temp_y(1); dy(k)=temp_y(2); %---跟踪微分器TD----% v1(k)=v1_last+h*v2_last; v2(k)=v2_last+h*fst(v1_last-vn(k),v2_last,r,h0); x3(k)=-v1_last^2; v1_last=v1(k); v2_last=v2(k); v0_last=vn(k); %----扩张状态观测器--% e=z1_last-y(k); z1(k)=z1_last+h*(z2_last-beta01*e); z2(k)=z2_last+h*(z3_last-beta02*(fal(e,alpha1,delta))+b*u_last); z3(k)=z3_last-h*beta03*(fal(e,alpha2,delta)); z1_last=z1(k); z2_last=z2(k); z3_last=z3(k); %---非线性误差反馈----% e1(k)=v1(k)-z1(k); e2(k)=v2(k)-z2(k); u0(k)=beta01*fal(e1(k),nlsef_alpha1,delta)+beta02*fal(e2(k),nlsef_alpha2,delta); u(k)=u0(k)-z3(k)/b; u_last=u(k); end figure(1); plot(t,u,'r'); figure(2); subplot(311); plot(t,z1,'r',t,y,'k',t,vn,'b','linewidth',2); xlabel('time(s)');ylabel('z1,y'); legend('目标输出信号','估计输出信号','实际输出信号'); subplot(312); plot(t,z2,'r',t,dy,'k','linewidth',2); xlabel('time(s)'),ylabel('z2,dy'); legend('估计输出微分信号','实际输出微分信号'); subplot(313); plot(t,z3,'r',t,x3,'k','linewidth',2); xlabel('time(s)'),ylabel('z3,x3'); legend('估计扰动','实际扰动'); %---------函数部分---------% %sat函数 function y=sat(a,d) if abs(a)<=d y=a/d; else y=sgn(a); end end %符号函数 function y=sgn(x) if x>0 y=1; elseif x<0 y=-1; else y=0 end end %fst函数 function fn=fst(x1,x2,r,h) d=h*r; d0=h*d; y=x1+h*x2; a0=sqrt(d^2+8*r*abs(y)); if abs(y)<=d0 a=x2+y/h; else a=x2+0.5*(a0-d)*sgn(y); end fn=-r*sat(a,d); end %fal函数 function y=fal(e,alpha,delta) if abs(e)>delta y=abs(e)^alpha*sign(e); else y=e/(delta^(1-alpha)); end end

系统模型

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%系统方程 function dy=PlantModel(t,y,flag,p1,p2) u=p1; time=p2; dy=zeros(2,1); dy(1)=y(2); dy(2)=-y(1)^2+u; end

m文件实现的仿真结果

 

仿真源文件网盘链接

链接:https://pan.baidu.com/s/1bZ-teW6aMX2XjmLkBW1ozg 
提取码:4m5p

最后

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