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news 2025/9/18 8:41:01

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🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

2.1 非线性自抗扰控制

2.2 线性自抗扰控制

2.3 Simulink仿真

2.4 永磁同步电机发电控制仿真模型

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码、Simulink仿真实现

💥1 概述

先进PID控制算法(ADRC, TD, ESO)研究是对传统PID控制算法进行改进和优化的研究工作。这些算法通过引入新的控制策略和技术，提高了PID控制系统的性能和鲁棒性。

ADRC（Active Disturbance Rejection Control）是一种基于主动干扰抑制控制的算法。它通过对系统的干扰进行估计和补偿，实现对干扰的主动抑制，从而提高了系统的鲁棒性和控制精度。

TD（Two-Degree-of-Freedom）是一种基于两个自由度的控制算法。它将PID控制器分为两个部分，一个用于跟踪参考信号，另一个用于抑制干扰。通过独立调节这两个部分的参数，可以实现更好的跟踪性能和干扰抑制能力。

ESO（Extended State Observer）是一种扩展状态观测器算法。它通过估计系统的扩展状态，包括未建模的动态和干扰，从而实现对这些状态的补偿和抑制。ESO算法可以提高系统的鲁棒性和控制精度，特别适用于存在未建模动态和干扰的系统。

这些先进PID控制算法在工业控制系统中得到了广泛的应用和研究。通过引入新的控制策略和技术，它们可以提高系统的控制性能和鲁棒性，适应更加复杂和变化的工业控制需求。研究人员通过理论分析和实验验证，不断改进和优化这些算法，使其更加适用于不同的控制场景和应用领域。

📚2 运行结果

2.1 非线性自抗扰控制

2.2 线性自抗扰控制

2.3 Simulink仿真

2.4 永磁同步电机发电控制仿真模型

部分代码：

figure(1);
plot(time, v, 'r',time, y, 'k:', 'linewidth', 2);
% plot(time, e1, 'r', 'linewidth', 2);
legend('ideal position signal', 'position tracking signal');

function f = fst(x1,x2,delta,T)
d = delta * T;
d0 = T * d;
y = x1 + T * x2;
a0 = sqrt(d^2 + 8 * delta * abs(y));

if abs(y) > d0
a = x2 + (a0 - d) / 2 * sign(y);
else
a = x2 + y / T;
end

if abs(a) > d
f = -delta * sign(a);
else
f = -delta * a/d;
end
end

function y = fal(epec,alfa,delta)
   if abs(epec) > delta
       y = abs(epec)^alfa * sign(epec);
   else
       y = epec / (delta^(1 - alfa));
   end
end

function v = TD_ADRC(vo, yd, T, delta)
   v = zeros(2, 1);
   x1 = vo(1) - yd;
   x2 = vo(2);
   v(1) = vo(1) + T * vo(2);
   v(2) = vo(2) + T * fst(x1, x2, delta, T);
end

function z = LESO_ADRC(zo, y, uo, T)
w0 = 7.5;

   z = zeros(3, 1);
   e = zo(1) - y;
   z(1) = zo(1) + T * (z(2) - 3 * w0 * e);
   z(2) = zo(2) + T * (z(3) - 3 * w0 * w0 * e + 133 * uo);
   z(3) = zo(3) - T * w0 * w0 * w0 * e;
end

function dy = PlantModel(yo, ut, clock, T)
   dy = zeros(3, 1);
   f = -25 * yo(2) + 33 * sin(pi * clock);
%f = -25 * yo(2) + 0.5 * sign(sin(pi * clock));
dy(1) = yo(1) + yo(2) * T;
   dy(2) = yo(2) + yo(3) * T;
   dy(3) = (f + 133 * ut) ;
end

function v = TD_Levant(zo, y, T)
v = zeros(2, 1);
alfa = 2;
nmna = 6;
v(1) = zo(1) + T * (zo(2) - nmna * sqrt(abs(zo(1) - y)) * sign(zo(1) - y));
v(2) = zo(2) - T * alfa * sign(zo(1) - y);
end