自抗扰控制ADRC之反馈控制律(NLSEF)
目录
前言
1.非线性状态误差反馈控制律(NLSEF)
1.1 控制律形式
1.2 控制量的生成(或者说扰动的补偿)
1.2.1补偿形式①
1.2.1补偿形式②
2.仿真分析
2.1仿真模型
2.2仿真结果
前言
前面的两篇博客依次介绍了TD微分跟踪器安排过渡过程、扩张观测器:
自抗扰控制ADRC之三种微分跟踪器TD仿真分析_Mr. 邹的博客-CSDN博客
自抗扰控制ADRC之扩张观测器_Mr. 邹的博客-CSDN博客
这里个人觉得韩老师书上对扩张观测器的一段描述非常精髓,贴图于此(仅作为学术交流!)

本篇博客介绍ADRC的最后一部分:非线性状态误差反馈控制律(NLSEF)。
1.非线性状态误差反馈控制律(NLSEF)
1.1 控制律形式
简单的理解就是用非线性的控制律取代线性的PID,主要有两种形式:
①PD形式:



δ为线性区间长度=5*ts~10*ts,ts为采样周期。
②


r0和h0为控制参数:r0为速度因子=10~500;②h0为采样周期
1.2 控制量的生成(或者说扰动的补偿)
1.2.1补偿形式①

注:这个结构中控制量实际上被分成两部分,其中-z3/b0是补偿扰动的分量,而u0/b0是用非线性反馈来控制积分器串联型的分量。
其对应的ADRC结构图为:

1.2.1补偿形式②

其对应的ADRC结构图为:

2.仿真分析
这里选取参数kp=100,kd=1,对象非线性PID和线性PID调节的效果
2.1仿真模型

2.2仿真结果



结论:可以看到非线性PID控制效果很够快速且无超调的跟踪指令位置,且控制输入较为缓和。
相关文章:
自抗扰控制ADRC之反馈控制律(NLSEF)
目录 前言 1.非线性状态误差反馈控制律(NLSEF) 1.1 控制律形式 1.2 控制量的生成(或者说扰动的补偿) 1.2.1补偿形式① 1.2.1补偿形式② 2.仿真分析 2.1仿真模型 2.2仿真结果 前言 前面的两篇博客依次介绍了TD微分跟踪器安排过渡过程、扩张观测器: 自抗扰…...
“生成音乐“ 【循环神经网络】
前言 本文介绍循环神经网络的进阶案例,通过搭建和训练一个模型,来对钢琴的音符进行预测,通过重复调用模型来进而生成一段音乐; 使用到Maestro的钢琴MIDI文件 ,每个文件由不同音符组成,音符用三个量来表示…...
能否手写vue3响应式原理-面试进阶
(二)响应式原理 利用ES6中Proxy作为拦截器,在get时收集依赖,在set时触发依赖,来实现响应式。 (三)手写实现 1、实现Reactive 基于原理,我们可以先写一下测试用例 //reactive.spe…...
前端工程师leetcode算法面试必备-简单的二叉树
一、前言 本难度的题目主要考察二叉树的基本概念和操作。 1、基本概念 树是计算机科学中经常用到的一种非线性数据结构,以分层的形式存储数据。二叉树是一种特殊的树结构,每个节点最多有两个子树,通常子树被称作“左子树”和“右子树”。 …...
【什么程度叫熟悉linux系统】
一、编译内核 1、Linux系统背景:Ubuntu 2、内核源码kernel.org进行下载 3、解压内核源文件linux-6.1.12.tar.xz、命令:tar -xvf linux-6.1.12.tar.xz 4、进入解压好的文件inux-6.1.12 5、配置内核命令:make menuconfig(需要进…...
编译安装MySQL
MySQL 5.7主要特性 随机root 密码:MySQL 5.7 数据库初始化完成后,会自动生成一个 rootlocalhost 用户,root 用户的密码不为空,而是随机产生一个密码。原生支持:Systemd 更好的性能:对于多核CPU、固态硬盘、…...
Kubernetes一 Kubernetes之入门
二 Kubernetes介绍 1.1 应用部署方式演变 在部署应用程序的方式上,主要经历了三个时代: 传统部署:互联网早期,会直接将应用程序部署在物理机上 优点:简单,不需要其它技术的参与 缺点:不能为应…...
SQLServer2000 断电后数据库suspect“置疑”处理
SQLServer2000 断电后数据库suspect“置疑”处理 背景介绍: 前些天加班时候,接到小舅子微信,说一个客户的winXP 机器上sql2000的数据库在断电重启后,数据库执行命令时提示suspect“置疑”错误。小舅子电子工程师,对数…...
多模态机器学习入门Tutorial on MultiModal Machine Learning——第一堂课个人学习内容
文章目录课程记录核心技术Core Technical Challengesrepresentation表示alignment对齐转换translationFusion融合co-learning共同学习总结Course Syllabus教学大纲个人总结第一周的安排相关连接课程记录 这部分是自己看视频,然后截屏,记录下来的这部分的…...
Java ~ Collection/Executor ~ LinkedBlockingDeque【总结】
一 概述 简介 LinkedBlockingDeque(链接阻塞双端队列)类(下文简称链接阻塞双端队列)是BlockingDeqeue(阻塞双端队列)接口的唯一实现类,采用链表的方式实现。链接阻塞双端队列与LinkedBlockingQu…...
.NET7的AOT的使用
背景其实,规划这篇文章有一段时间了,但是比较懒,所以一直拖着没写。最近时总更新太快了,太卷了,所以借着 .NET 7 正式版发布,熬夜写完这篇文章,希望能够追上时总的一点距离。本文主要介绍如何在…...
分布式缓存的问题
1,Redis缓存穿透问题 Redis缓存穿透问题是指查询一个一定不存在的数据,由于这样的数据缓存一定不命中,所以这样的请求一定会打到数据库上。但是由于数据库里面也没有这样数据,且也没有将这样的null值缓存到数据库,从而造成这样的…...
golang入门笔记——内存管理和编译器优化
静态分析 静态分析:不执行程序代码,推导程序的行为,分析程序的性质 控制流(control flow):程序的执行流程 数据流(data flow):数据在控制流上的传递 通过分析控制流和…...
GEE学习笔记 七十:【GEE之Python版教程四】Python基础编程二
通过上一章的讲解,我们对于python有了初步的了解,这一章就详细讲解一下python的各个变量以及运算规则等内容。 关于测试代码推荐初学者将每一段代码都自己敲入编辑器中在本地运行。 1、数值 这是任何编程中都会有的基本变量,在python支持的…...
股票投资新出发之知识体系构建导论
文章目录前言参考资料如何构建体系实践理论tips前言 自2021年股票开户,投资已有2年左右,但更多的是凭感觉式的拍脑袋投资,没有自己的投资体系,所以开此专栏从零开始构建知识体系,勉励自己不断学习。两年的投资经验让我…...
蓝桥杯算法训练合集 十六 1.首字母变大写2.盾神计科导作业3.Cinema4.接水问题
目录 1.首字母变大写 2.盾神计科导作业 3.Cinema 4.接水问题 1.首字母变大写 问题描述 对一个字符串中的所有单词,如果单词的首字母不是大写字母,则把单词的首字母变成大写字母。在字符串中,单词之间通过空白符分隔,空白符包括…...
密码的世界
网络世界中常见的攻击方法 窃听攻击 窃听攻击是网络世界最常见的一种攻击方式,一些不能泄露的隐私信息,例如银行卡密码,账号密码,如果被窃听泄露的话通常会带来比较严重的后果。 中间人攻击 在中间人攻击中,小明准…...
如何用一句话感动测试工程师?产品和技术都这么说!
测试工程师在公司里的地位一言难尽,产品挥斥苍穹,指引产品前路;开发编写代码实现功能,给产品带来瞩目成就。两者,一个是领航员,一个是开拓者,都是聚光灯照耀的对象,唯独团队中的保障…...
MySQL中使用索引优化
目录 一.使用索引优化 数据准备 避免索引失效应用-全值匹配 避免索引失效应用-最左前缀法则 避免索引失效应用-其他匹配原则 1、 2、 3、 4、 5、 一.使用索引优化 索引是数据库优化最常用也是最重要的手段之一,通过索引通常可以帮助用户解决大多数的MySQL的性能优化…...
PPT数据可视化——从Excel表格到专业图表的5分钟蜕变之路
直接粘贴Excel表格就像"穿睡衣去面试"——内容都对,但看着不专业。 引言:那些年,我们被数据"丑哭"的瞬间 想象一下这个场景:你熬了三个通宵,终于把Q3季度的销售数据分析完了。Excel里密密麻麻的数字,每一行都准确无误。你信心满满地打开PPT,Ctrl+C…...
Topit:重构macOS多窗口工作流的开源利器
Topit:重构macOS多窗口工作流的开源利器 【免费下载链接】Topit Pin any window to the top of your screen / 在Mac上将你的任何窗口强制置顶 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/to/Topit 在日益复杂的数字工作环境中,macOS用户经常面临…...
基于PSoC 6的BLE低功耗蓝牙射频系统设计与深度优化实践
1. 项目概述与核心价值最近在做一个智能穿戴设备的原型,核心需求是极致的低功耗和稳定的无线连接。市面上现成的蓝牙模块方案虽然多,但要么功耗不够理想,要么外围电路复杂,要么成本控制不下来。折腾了一圈,最后还是把目…...
【Matlab】车牌识别与车辆属性提取系统设计与仿真实现
【Matlab】车牌识别与车辆属性提取系统设计与仿真实现 一、引言 在智能交通、安防监控、智能停车管理、交通违章稽查等领域,车牌识别与车辆属性提取是实现智能化管理、精准化管控的核心技术支撑。车牌作为车辆的唯一身份标识,其快速、精准识别是实现车辆动态追踪、身份核验…...
为什么你的团队很忙,却没有结果
“团队忙得脚不沾地,季度业绩却只增长3%。”这是杭州一位制造业老板的真实困惑。如果你也有同感,不妨想一想:你的团队是在“有效增长”,还是“虚假忙碌”?虚假忙碌的三种表现作为扎根杭州的企业管理培训陪跑机构&#…...
从零开始设计智能体的系统提示
写了137版系统提示之后,我总结出的这套“认知框架设计法”2019年我刚开始接触对话系统的时候,写系统提示(System Prompt)是一件特别简单的事。你打开OpenAI的Playground,在“System”那个框里写上一段话,比…...
别再让POI吃掉你的内存了!用SAX模式轻松处理10万行Excel数据(附完整Java代码)
高效解析海量Excel数据的Java实践指南 在处理企业级数据时,Excel文件往往是不可避免的数据交换格式。但当数据量达到数万行甚至更多时,传统的POI用户模式会迅速耗尽JVM内存,导致系统崩溃。本文将深入探讨如何利用SAX事件驱动模型解决这一痛点…...
【零基础部署】Ollama 部署 Qwen2.5 保姆级教程
你是否想在本地运行大语言模型,但又被复杂的环境配置劝退?Ollama 是一款轻量级的本地大模型运行工具,只需一行命令即可部署。Qwen2.5 是阿里巴巴通义千问团队推出的强大开源模型,支持多种规格。本教程将手把手带你通过 Ollama 在 Ubuntu 上部署 Qwen2.5,从安装到 API 调用…...
Agent Skills:AI智能体的技能生态与生产力革命
1. 从“技能索引”到“智能副驾”:Agent Skills 如何重塑你的AI工作流 如果你还在把Claude、GitHub Copilot这些AI助手当作一个“更聪明的聊天机器人”或者“代码补全工具”,那你可能错过了过去一年里AI领域最实用、最激动人心的进化之一: …...
Spring Framework(DI)
1.依赖注入思考:向一个类中传递数据的方式有几种?普通方法(set方法)构造方法思考:依赖注入描述了在容器中建立bean与bean之间依赖关系的过程,如果bean运行需要的是数字或字符串呢?引用类型简单类型(基本数据…...
