写一个包含扰动的matlab代码

以下是一个简单的包含扰动的 Matlab 代码示例：

% 定义原始矩阵和扰动幅度
A = [1 2; 3 4];
epsilon = 0.1;

% 生成扰动矩阵
delta = epsilon * randn(size(A));

% 对原始矩阵加上扰动
A_perturbed = A + delta;

% 输出结果
disp('原始矩阵：');
disp(A);

disp('扰动矩阵：');
disp(delta);

disp('扰动后的矩阵：');
disp(A_perturbed);

该代码定义了一个 2x2 的原始矩阵 A，并生成一个同样大小的扰动矩阵 delta，扰动幅度由变量 epsilon 控制。最后将扰动矩阵加到原始矩阵上，得到扰动后的矩阵 A_perturbed，并输出所有矩阵的值。

相关问题

用matlab写一个二阶ADRC的代码

以下是一个简单的MATLAB代码示例，用于实现二阶ADRC（Active Disturbance Rejection Control）控制器：

function u = adrc_controller(y, r)
    persistent x_hat_prev
    persistent d_hat_prev
    if isempty(x_hat_prev)
        x_hat_prev = zeros(size(y));
        d_hat_prev = 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，`adrc_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ADRC控制器可能需要更复杂的结构和参数调整。具体的二阶ADRC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。

扰动观测器matlab代码

扰动观测器（Disturbance Observer，简称DOB）是一种用于估计和补偿系统未知扰动的控制器设计方法。扰动观测器可以通过观测系统输出和计算出的控制输入来估计系统扰动，并将该估计值作为补偿信号加入控制输入中，从而抑制系统扰动对系统性能的影响。

以下是一个基于MATLAB的扰动观测器实现示例：

function [u,ydhat] = DOB_controller(yd,y,dt,A,B,C,p)

% DOB_controller - 扰动观测器控制器函数
%
% 输入:
%   yd    : 参考信号
%   y     : 实际输出信号
%   dt    : 采样周期
%   A,B,C : 系统状态空间模型中的参数
%   p     : 扰动观测器设计参数
% 输出:
%   u     : 控制输入
%   ydhat : 扰动估计值

persistent yhat     % 扰动估计器状态变量
persistent ydhatdot % 扰动估计器状态变量的导数

% 初始化状态变量和导数
if isempty(yhat), yhat = zeros(size(B)); end
if isempty(ydhatdot), ydhatdot = zeros(size(B)); end

% 计算参考信号的导数
ydhatdot = (yd - yhat)./(p.Td);

% 更新扰动估计器状态变量
yhat = yhat + dt.*(A*yhat + B.*ydhatdot - p.alpha.*(y - yd));

% 计算扰动估计值
ydhat = C*yhat;

% 计算控制输入
u = (yd - ydhat)./p.beta;

其中，函数输入参数包含：

- $yd$：系统参考信号。
- $y$：系统实际输出。
- $dt$：采样周期。
- $A, B, C$：系统状态空间模型参数。
- $p$：扰动观测器设计参数。

函数中使用了一个扰动观测器状态变量$yhat$和其导数$ydhatdot$，并通过观测器计算出扰动估计值$ydhat$，最后计算控制输入$u$。在实际的控制器应用中，需要根据具体系统情况，选择合适的扰动观测器参数$p.alpha$和$p.beta$，以保证控制器性能和稳定性。