ADRC ESO
时间: 2025-03-15 18:16:32 浏览: 51
### ADRC 和 ESO 的基本理论
主动干扰抑制控制 (Active Disturbance Rejection Control, ADRC) 是一种现代控制方法,旨在通过扩展状态观测器 (Extended State Observer, ESO) 来估计并补偿系统的未知扰动和不确定性[^1]。ADRC的核心思想在于将所有的不确定性和外部扰动视为总和,并利用ESO对其进行实时估计。
#### 扩展状态观测器 (ESO)
ESO是一种特殊的观测器设计技术,用于估计动态系统中的未建模部分以及外界干扰。其主要功能可以分为以下几个方面:
- **状态变量重建**: 对于给定的输入信号 \( u(t) \),ESO能够重构系统的实际状态向量 \( x(t) \)[^1]。
- **扰动估计**: 它不仅限于已知的状态变量,还可以估算出由模型误差、参数变化和其他外生因素引起的综合扰动项 \( w(t) \)[^1]。
以下是基于连续时间域的一个典型二阶线性系统的ESO实现形式:
```matlab
% 假设系统为 y''(t) = f(y,y',u,w), 其中w代表总的扰动.
function esout = eso(y,u,h,beta0,beta1,beta2)
% h is time step; beta* are observer gains
global z1 z2 z3;
e1 = y - z1;
e2 = diff(z1)/h - z2;
e3 = diff(z2)/h - z3;
dz1dt = z2 + beta0 * e1;
dz2dt = z3 + beta1 * e2;
dz3dt = beta2 * e3 + u;
z1 = z1 + h*dz1dt;
z2 = z2 + h*dz2dt;
z3 = z3 + h*dz3dt;
esout = [z1,z2,z3];
end
```
此代码片段展示了如何构建一个简单的三阶ESO来跟踪目标输出及其导数的同时也尝试捕捉到整个系统的综合扰动成分\(z_3\)。
#### 实现细节与注意事项
当应用ADRC时需要注意几个关键点以确保良好的性能表现:
- **增益调整**: 观测器增益\(\beta_i\)的选择直接影响收敛速度和平稳度之间的平衡。
- **计算复杂度管理**: 高维或者高频率更新可能增加处理器负担,在嵌入式环境中需特别考虑资源分配问题。
### 结论
综上所述,ADRC借助ESO实现了对复杂环境下难以精确预估的各种内外部影响的有效处理机制,从而提高了闭环控制系统面对各种挑战条件下的鲁棒特性。
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