用matlab写一个二阶自抗扰PID

当然可以！下面是一个使用MATLAB编写的二自抗扰PID控制器的示例代码：

% 系统模型
num = [1]; % 系统传递函数的分子多项式系数
den = [1, 1, 1]; % 系统传递函数的分母多项式系数
G = tf(num, den); % 创建传递函数模型

% 设计控制器参数
Kp = 1; % 比例增益
Ki = 1; % 积分增益
Kd = 1; % 微分增益
beta = 1; % 抗扰性增益

% 创建二阶自抗扰PID控制器
C = pidstd(Kp, Ki, Kd, beta);

% 将控制器和系统模型连接起来
T = feedback(G*C, 1);

% 绘制阶跃响应曲线
t = 0:0.01:10; % 时间向量
step(T, t);

在这个示例中，我们首先定义了一个二阶系统模型，并设定了系统的传递函数分子多项式系数和分母多项式系数。然后，我们选择了合适的比例增益（Kp）、积分增益（Ki）、微分增益（Kd）和抗扰性增益（beta）来设计二阶自抗扰PID控制器。最后，将控制器和系统模型连接在一起，并绘制了控制系统的阶跃响应曲线。

请注意，这只是一个简单的示例，具体的控制器参数设计需要根据实际系统的需求进行调整。

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用matlab写一个二阶自抗扰控制器的代码

以下是一个用MATLAB编写的简单的二阶自抗扰制器（Second Order Active Disturbance Re Control，SOADRC）代码示例```matlab
function u = soadrc(y, r)
persistent x_hat_prev persistent d_hat_prev
if isempty(x_hat_prev)
x_hat_prev = zeros(size(y));
d_hat = zeros(size(y));
end

% 控制器参数
observer_gain = 0.8;
controller_gain1 = 1.2;
controller_gain2 = 0.6;
disturbance_estimator_gain1 = 0.5;
disturbance_estimator_gain2 = 0.3;

% 系统状态估计
x_hat = y - observer_gain * (y - x_hat_prev);

% 一阶扰动估计
disturbance1 = y - x_hat - disturbance_estimator_gain1 * (x_hat - x_hat_prev);

% 一阶控制器输出
u1 = r - controller_gain1 * x_hat - disturbance_estimator_gain2 * disturbance1;

% 二阶扰动估计
disturbance2 = u1 - controller_gain2 * x_hat - disturbance_estimator_gain2 * (disturbance1 - d_hat_prev);

% 二阶控制器输出
u = r - controller_gain1 * x_hat - disturbance_estimator_gain2 * disturbance2;

% 更新状态
x_hat_prev = x_hat;
d_hat_prev = disturbance1;
end

在这个示例中，`soadrc_controller`函数接受当前系统输出`y`和参考输入`r`作为输入，并返回控制器输出`u`。`persistent`关键字用于在调用函数时保持变量`x_hat_prev`和`d_hat_prev`的值不变，以实现状态估计和扰动估计的持续更新。

控制器的参数包括观测器增益（`observer_gain`）、一阶控制增益（`controller_gain1`）、二阶控制增益（`controller_gain2`）、一阶扰动估计器增益（`disturbance_estimator_gain1`）和二阶扰动估计器增益（`disturbance_estimator_gain2`）。这些参数可以根据系统特性和控制要求进行调整。

通过观测器增益，系统状态估计与实际输出进行比较和更新。一阶扰动估计通过估计器增益与状态估计之间的差异计算得出。一阶控制器输出通过参考输入、状态估计和一阶扰动估计进行计算。二阶扰动估计通过一阶扰动估计和上一时刻的估计值之间的差异计算得出。二阶控制器输出通过参考输入、状态估计和二阶扰动估计进行计算。

请注意，这只是一个简单的示例，实际的二阶自抗扰控制器可能需要更复杂的结构和参数调整。具体的二阶自抗扰控制器实现可能需要根据系统特性和控制要求进行更详细的设计和调整。

用matlab写一个有跟踪微分器、扩张状态观测器和非线性组合二阶自抗扰PID

下面是一个使用MATLAB编写的具有跟踪微分器、扩张状态观测器和非线性组合的二自抗扰PID控制器的示例代码：

% 系统模型
num = [1]; % 系统传递函数的分子多项式系数
den = [1, 1, 1]; % 系统传递函数的分母多项式系数
G = tf(num, den); % 创建传递函数模型

% 设计控制器参数
Kp = 1; % 比例增益
Ki = 1; % 积分增益
Kd = 1; % 微分增益
beta = 1; % 抗扰性增益

% 跟踪微分器参数
Td = 0.1; % 微分器时间常数

% 扩张状态观测器参数
L = 1; % 观测器增益

% 创建跟踪微分器
D = tf([Td, 1], [Td, 0]);

% 创建扩张状态观测器
A = [-2, 0; 0, -3]; % 系统的矩阵A
B = [1; 1]; % 系统的矩阵B
C = [1, 0]; % 系统的矩阵C
Dx = [0; 0]; % 系统的矩阵Dx
E = [1, 0]; % 扩张状态观测器的矩阵E
Gx = ss(A, [B, E], C, [Dx, zeros(size(E))]); % 创建扩张状态观测器模型

% 创建非线性组合二阶自抗扰PID控制器
C = nl2syss(pidstd(Kp, Ki, Kd, beta)) * D * Gx;

% 将控制器和系统模型连接起来
T = feedback(G*C, 1);

% 绘制阶跃响应曲线
t = 0:0.01:10; % 时间向量
step(T, t);

在这个示例中，我们首先定义了一个二阶系统模型，并设定了系统的传递函数分子多项式系数和分母多项式系数。然后，我们选择了合适的比例增益（Kp）、积分增益（Ki）、微分增益（Kd）和抗扰性增益（beta）来设计非线性组合的二阶自抗扰PID控制器。

在控制器设计中，我们引入了跟踪微分器（D）和扩张状态观测器（Gx）。跟踪微分器用于改善系统的稳态误差和抗高频干扰能力。扩张状态观测器用于估计系统的未测量状态，提供更好的控制性能。

最后，将控制器和系统模型连接在一起，并绘制了控制系统的阶跃响应曲线。

请注意，这只是一个简单的示例，具体的控制器参数设计需要根据实际系统的需求进行调整。另外，非线性组合二阶自抗扰PID控制器的设计可能需要更复杂的方法和工具。