请写出一份ADRC的c语言代码

由于ADRC算法的实现方式有多种，因此这里提供一种常见的实现方式的C语言代码：

#include <stdio.h>

#define Ts 0.01  // 采样时间
#define h0 10    // 初始估计值
#define b0 20    // 初始估计值
#define a1 1.8   // 参数a1
#define a2 1.2   // 参数a2
#define a3 0.6   // 参数a3
#define L 100    // 滑动窗口长度

float ADRC(float y, float r)
{
    static float h = h0;   // 估计值
    static float b = b0;   // 平衡控制量
    static float u = 0;    // 控制量
    static float e1 = 0;   // 一阶误差
    static float e2 = 0;   // 二阶误差
    static float e3 = 0;   // 三阶误差
    static float delta = 0;  // 摩擦力补偿量
    static float s[L] = {0}; // 滑动窗口
    static int i = 0;       // 滑动窗口指针

    // 计算误差和误差变化率
    float err = r - y;
    float err_dot = (err - e1) / Ts;
    float err_dot2 = (err_dot - e2) / Ts;

    // 计算摩擦力补偿量
    if (err_dot2 < 0) {
        delta = -a1 * err_dot2;
    } else {
        delta = -a2 * err_dot2;
    }

    // 计算估计值和平衡控制量
    h = h + Ts * b;
    b = b + Ts * a3 * err_dot2;

    // 计算控制量
    u = h + b - delta;

    // 更新误差和滑动窗口
    e3 = e2;
    e2 = e1;
    e1 = err;
    s[i++] = err;
    if (i >= L) {
        i = 0;
    }

    // 计算滑动平均误差
    float s_avg = 0;
    for (int j = 0; j < L; j++) {
        s_avg += s[j];
    }
    s_avg /= L;

    // 计算控制量修正量
    float u_d = a3 * (s_avg - err_dot);

    // 返回最终控制量
    return u + u_d;
}

int main()
{
    float y = 0; // 实际输出值
    float r = 1; // 参考输入值

    // 模拟实时控制过程
    for (int i = 0; i < 1000; i++) {
        float u = ADRC(y, r); // 计算控制量
        y = /* 通过某种方式获取实际输出值 */;
        /* 通过某种方式将控制量u应用到被控对象上 */;
    }

    return 0;
}

注意：以上代码仅供参考，实际应用中需要根据具体情况进行修改和优化。