【进阶】自抗扰控制（ADRC）MATLAB_Simulink仿真模型

目录
1. 自抗扰控制（ADRC）理论基础**
2. MATLAB-Simulink仿真环境搭建

2.1 MATLAB环境介绍
2.2 Simulink仿真平台简介

Simulink模型组成
Simulink仿真流程
代码块

解锁专栏，查看完整目录1. 自抗扰控制（ADRC）理论基础**
自抗扰控制（ADRC）是一种新型的控制方法，具有鲁棒性强、抗扰动能力好、精度高等优点。ADRC的核心思想是将系统扰动视为广义状态，并通过扩展状态观测器（ESO）对其进行估计和补偿。
ADRC算法由三个主要模块组成：跟踪微分器（TD）、非线性状态反馈控制器（NLSEFC）和扩展状态观测器（ESO）。TD用于估计系统状态和扰动，NLSEFC根据估计的状态和扰动生成控制信号，ESO用于估计广义状态，包括系统状态和扰动。
2. MATLAB-Simulink仿真环境搭建
2.1 MATLAB环境介绍
MATLAB（Matrix Laboratory）是一种用于技术计算的高级编程语言和交互式环境。它广泛应用于科学、工程、金融和工业等领域。MATLAB具有强大的数据分析、可视化和建模能力，使其成为MATLAB-Simulink仿真环境搭建的理想选择。
2.2 Simulink仿真平台简介
Simulink是MATLAB中的一个图形化仿真环境，用于建模、仿真和分析动态系统。它提供了一个直观的拖放式界面，允许用户创建系统模型并对其进行仿真。Simulink与MATLAB紧密集成，允许用户将MATLAB代码与Simulink模型结合使用，从而实现更复杂的仿真功能。
Simulink模型组成
Simulink模型由以下基本元素组成：

**模块：**代表系统中的组件或功能，如增益、积分器、微分器等。
**连线：**连接模块并表示信号流。
**参数：**定义模块的行为，如增益值、积分时间常数等。

Simulink仿真流程
Simulink仿真流程包括以下步骤：

**模型创建：**使用模块和连线创建系统模型。
**参数设置：**为模块设置适当的参数。
**仿真：**运行仿真，Simulink将根据模型计算系统响应。
**结果分析：**使用MATLAB工具和图形化界面分析仿真结果。

代码块
% 创建一个简单的Simulink模型model = simulink.Model('SimpleModel');% 添加增益模块gain = model.addBlock('Simulink/Sources/Gain');% 设置增益值gain.Gain = 10;% 添加输入和输出端口input = model.addInport('In');output = model.addOutport('Out');% 连接模块model.connect(input, gain, 1, 1);model.connect(gain, output, 1, 1);% 仿真模型sim(model);% 获取仿真结果out = model.get('Out');% 绘制仿真结果plot(out);xlabel('Time (s)');ylabel('Output');title('Simulink Simulation Result');
逻辑分析：
这段代码创建了一个简单的Simulink模型，其中包含一个增益模块。增益值设置为10。模型有两个端口：一个输入端口和一个输出端口。输入端口接收输入信号，增益模块对输入信号进行放大，输出端口输出放大的信号。
代码使用simulink.Model类创建模型，addBlock方法添加增益模块，Gain属性设置增益值，addInport和addOutport方法添加输入和输出端口，connect方法连接模块，sim方法运行仿真，get方法获取仿真结果，`plo