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ADRC是Active Disturbance Rejection Control的缩写，即主动干扰抑制控制。它是一种新型的控制方法，可以有效地抑制外部干扰和内部模型误差，实现精确控制。ADRC主要包括线性ADRC和非线性ADRC两种类型。

一阶ADRC仿真是指对一阶系统进行ADRC控制的仿真。一阶系统是最基本的线性控制系统之一，对于初学者来说非常容易理解和仿真。

线性ADRC是指使用线性控制器实现ADRC控制。该控制方法适用于线性系统和近似线性系统。线性ADRC通常采用PD（比例-微分）控制器和Luenberger观测器。

线性自抗扰（LADRC）是一种基于ADRC的控制方法，它使用自抗扰控制器来实现精确控制。LADRC与传统的自抗扰控制不同，它利用了ADRC的思想来抑制干扰和模型误差。

相关问题

adrc自抗扰控制汽车稳定

### ADRC自抗扰控制在汽车稳定性控制系统中的实现

ADRC（Active Disturbance Rejection Control，自抗扰控制）作为一种先进的非线性控制策略，在处理复杂动态系统方面表现出色。对于汽车稳定性控制系统而言，ADRC可以有效地应对车辆行驶过程中遇到的各种不确定性因素。

#### 1. 系统结构设计
为了提高汽车的稳定性能，通常会构建一个包含横向加速度传感器、转向角传感器等多个输入信号的反馈回路。这些信号被送入ADRC控制器中进行处理[^2]。具体来说：

- **状态观测器**：用于实时监测并预测当前系统的运行状况；
- **扩展状态观测器 (ESO)**：不仅能够估计常规的状态变量，还可以捕捉外部干扰项的变化趋势；
- **微分跟踪器**：负责平滑目标轨迹与实际输出之间的差异；

% 创建ADRC控制器对象
adrcController = adrc('Order', 3, 'Beta', [0.5; 0.7], ...
                      'Kp', 1.2, 'Ki', 0.8);

% 设置初始条件和其他参数...

#### 2. 参数调整机制
不同于传统的PID控制器依赖于精确的数学模型来设定固定增益值，ADRC允许在线自动调整其内部参数以适应不同的工况需求。这种灵活性使得即使是在恶劣环境下也能保持良好的控制效果[^4]。

#### 3. 抗干扰能力增强
由于引入了专门针对未知或变化环境而设的设计理念，即所谓的“总和补偿”，因此当路面摩擦力突然改变或是受到侧风影响时，ADRC仍能迅速做出反应并将车身姿态恢复至安全范围内[^1]。

#### 4. 应用实例说明
考虑到现代高级驾驶辅助系统(ADAS)对安全性有着极高要求，采用ADRC作为核心算法之一可以帮助工程师们更好地满足这一挑战。例如，在紧急避障场景下，通过快速响应驾驶员的操作意图并与ESP电子稳定程序协同工作，从而显著降低事故发生率[^3]。

四旋翼无人机 ADRC 自抗扰控制 Matlab 实现 代码

### 四旋翼无人机ADRC自抗扰控制Matlab实现

在四旋翼无人机的姿态控制系统设计中，采用自抗扰控制(ADRC)可以有效提高系统的鲁棒性和动态性能。下面展示一段用于四旋翼无人机姿态控制的ADRC控制器MATLAB代码示例[^1]。

% 定义参数
g = 9.8; % 重力加速度 m/s^2
m = 0.75; % 质量 kg
Ixx = 0.004; Iyy = 0.004; Izz = 0.008; % 惯性张量 kg*m^2
L = 0.23; % 臂长 m
b = 8.5486e-06; d = 1.6e-07;

% 初始化状态变量
phi = 0; theta = 0; psi = 0;
phidot = 0; thetadot = 0; psidot = 0;

% 控制器增益设置
Kp_phi = 10; Ki_phi = 0.1; Kd_phi = 0.5;
Kp_theta = 10; Ki_theta = 0.1; Kd_theta = 0.5;
Kp_psi = 10; Ki_psi = 0.1; Kd_psi = 0.5;

% 扰动观测器初始化
beta_0 = [1, 1, 1]; beta_1 = [1, 1, 1];
f_hat = zeros(3, 1);

for t = 1:length(time)
    % 获取期望角度输入 (此处假设为恒定值)
    phi_desired = deg2rad(desired_angle(t));
    
    % 计算跟踪误差
    e_phi = phi_desired - phi;
    e_theta = desired_theta - theta;
    e_psi = mod(psi_desired - psi + pi, 2*pi) - pi;
    
    % 更新扩展状态观测器ESO估计的状态和总扰动项
    f_hat(:, t+1) = ...
        f_hat(:, t) + Ts * ((eye(3)*beta_0' .* zeta(:, t))...
                            -(diag(beta_1')*f_hat(:, t)));
        
    % ADRC控制器计算控制信号u
    u_phi = Kp_phi*e_phi + Ki_phi*(integral_e_phi + phidot)...
            + Kd_phi*(-zeta(1,t)+desired_phidot);
            
    u_theta = Kp_theta*e_theta + Ki_theta*(integral_e_theta + thetadot)...
              + Kd_theta*(-zeta(2,t)+desired_thetadot);
              
    u_psi = Kp_psi*e_psi + Ki_psi*(integral_e_psi + psidot)...
            + Kd_psi*(-zeta(3,t)+desired_psidot);
    
    % 将控制指令转换成电机转速
    omega_1_sq = g/m*cos(theta)*cos(phi)*(T_total-u_phi*L/Ixx*sin(phi)-u_theta*L/Iyy*sin(theta)+u_psi*d/Izz);
    omega_2_sq = g/m*cos(theta)*cos(phi)*(T_total-u_phi*L/Ixx*sin(phi)+u_theta*L/Iyy*sin(theta)-u_psi*d/Izz);
    omega_3_sq = g/m*cos(theta)*cos(phi)*(T_total+u_phi*L/Ixx*sin(phi)-u_theta*L/Iyy*sin(theta)-u_psi*d/Izz);
    omega_4_sq = g/m*cos(theta)*cos(phi)*(T_total+u_phi*L/Ixx*sin(phi)+u_theta*L/Iyy*sin(theta)+u_psi*d/Izz);
end

这段代码展示了如何利用ADRC算法来构建一个简单的四旋翼飞行器姿态稳定系统，并通过调整PID系数`Kp`, `Ki`, 和 `Kd` 来优化响应特性。此外还包含了对内部不确定因素及外部干扰补偿机制的设计思路。