adrc代替增量式pid代码实现

ADRC（Active Disturbance Rejection Control）是一种基于观测器的控制算法，可以对系统中的扰动进行实时估计和补偿，从而提高控制系统的鲁棒性和精度。

相比于传统的增量式PID控制算法，ADRC的优点在于：

1. ADRC可以实时地估计和补偿系统中的扰动，不需要依赖于系统模型和精确的参数调整，因此具有更好的鲁棒性和适应性。

2. ADRC可以通过调整观测器的参数来实现对系统的不同频率扰动的补偿，因此可以更好地应对系统中存在的多种扰动。

下面是使用ADRC代替增量式PID的示例代码：

# ADRC参数
h = 0.001  # 采样时间
r = 10  # 扰动观测器带宽
L = 50  # 扰动观测器收敛速率
b0 = 1  # 扰动观测器初始值
ed = 0  # 扰动估计值
u0 = 0  # 控制变量初始值
e0 = 0  # 误差初始值

# 控制器参数
Kp = 0.5  # 比例系数
Ki = 0.01  # 积分系数
Kd = 0.1  # 微分系数

# 初始化变量
t = [0]
y = [0]
u = [0]
e = [0]

# 主循环
for i in range(1, len(data)):
    # 计算误差
    e.append(data[i] - y[i-1])
    
    # 计算扰动估计值
    ed_dot = r * (e[i] - e0)
    ed += h * ed_dot
    b = b0 + L * ed
    
    # 计算控制变量
    u_dot = Kp * e[i] - Ki * b + Kd * (e[i] - e[i-1])
    u.append(u[i-1] + h * u_dot)
    
    # 更新状态变量
    y.append(y[i-1] + h * u[i])
    t.append(t[i-1] + h)
    
    # 更新扰动观测器参数
    b0 = b
    e0 = e[i]

在这个示例代码中，我们首先定义了ADRC的参数，包括扰动观测器的带宽、收敛速率和初始值等。

然后，我们定义了控制器的参数，包括比例系数、积分系数和微分系数。

在主循环中，我们先计算当前的误差。然后，根据扰动观测器的公式计算扰动估计值，并根据控制器的公式计算控制变量。接着，我们更新状态变量，并更新扰动观测器的参数。

需要注意的是，由于ADRC是一种基于观测器的控制算法，因此需要对系统进行实时观测，获取系统状态和扰动信息。在实际应用中，需要根据具体的系统特点和要求进行参数调整和实时观测的设计。