无名的ADRC的C语言实现

无名的ADRC的C语言实现分为ADRC.h和ADRC.c#ifndef_ADRC_H_#define_ADRC_H_/*———————————————————————————————————————-/*本程序只供购买者学习使用,版权著作权属于无名科创团队,*无名科…

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

 无名的ADRC的C语言实现

分为ADRC.h和ADRC.c

 

确实看头文件有用,有哪些变量都一目了然。

和ACfly一样的是比如都有beta这个参数

 

ADRC.c

/*----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------/
*               本程序只供购买者学习使用,版权著作权属于无名科创团队,无名科创团队将飞控程序源码提供给购买者,
*               购买者要为无名科创团队提供保护,未经作者许可,不得将源代码提供给他人,不得将源代码放到网上供他人免费下载, 
*               更不能以此销售牟利,如发现上述行为,无名科创团队将诉之以法律解决!!!
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------/
*               生命不息、奋斗不止;前人栽树,后人乘凉!!!
*               开源不易,且学且珍惜,祝早日逆袭、进阶成功!!!
*               学习优秀者,简历可推荐到DJI、ZEROTECH、XAG、AEE、GDU、AUTEL、EWATT、HIGH GREAT等公司就业
*               求职简历请发送:15671678205@163.com,需备注求职意向单位、岗位、待遇等
*               无名科创开源飞控QQ群:540707961
*               CSDN博客:http://blog.csdn.net/u011992534
*               优酷ID:NamelessCotrun无名小哥
*               B站教学视频:https://space.bilibili.com/67803559/#/video
*               客户使用心得、改进意见征集贴:http://www.openedv.com/forum.php?mod=viewthread&tid=234214&extra=page=1
*               淘宝店铺:https://shop348646912.taobao.com/?spm=2013.1.1000126.2.5ce78a88ht1sO2
*               百度贴吧:无名科创开源飞控
*               修改日期:2018/8/30
*               版本:慧飞者——V1.0.1
*               版权所有,盗版必究。
*               Copyright(C) 武汉科技大学无名科创团队 2017-2025
*               All rights reserved
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------*/
#include "Headfile.h"
#include "ADRC.h"
Fhan_Data ADRC_Pitch_Controller;
Fhan_Data ADRC_Roll_Controller;
const float ADRC_Unit[4][16]=
{
/*TD跟踪微分器   改进最速TD,h0=N*h      扩张状态观测器ESO           扰动补偿     非线性组合*/
/*  r     h      N                  beta_01   beta_02    beta_03     b0     beta_0  beta_1     beta_2     N1     C    alpha1  alpha2  zeta       b*/
{1000000 ,0.005 , 5,               300,      10000,      100000,      0.5,    0.85,   1.5,      0.0003,       2,    5,    0.9,   1.2,    0.03,    0.1},
{1000000 ,0.005 , 5,               300,      10000,      100000,      0.5,    0.85,   1.5,      0.0003,       2,    5,    0.9,   1.2,    0.03,    0.1},
{300000  ,0.005 , 3,               300,      4000,      10000,     100,   0.2,    1.2,      0.0010,       5,      5,    0.8,   1.5,    0.03,    0.05},
};
float Constrain_Float(float amt, float low, float high){
return ((amt)<(low)?(low):((amt)>(high)?(high):(amt)));
}
Butter_Parameter ADRC_Div_LPF_Parameter={
//200---20hz
1,    -1.14298050254,   0.4128015980962,
0.06745527388907,   0.1349105477781,  0.06745527388907
};
float ADRC_LPF(float curr_inputer,Butter_BufferData *Buffer,Butter_Parameter *Parameter)
{
/* 加速度计Butterworth滤波 */
/* 获取最新x(n) */
Buffer->Input_Butter[2]=curr_inputer;
/* Butterworth滤波 */
Buffer->Output_Butter[2]=
Parameter->b[0] * Buffer->Input_Butter[2]
+Parameter->b[1] * Buffer->Input_Butter[1]
+Parameter->b[2] * Buffer->Input_Butter[0]
-Parameter->a[1] * Buffer->Output_Butter[1]
-Parameter->a[2] * Buffer->Output_Butter[0];
/* x(n) 序列保存 */
Buffer->Input_Butter[0]=Buffer->Input_Butter[1];
Buffer->Input_Butter[1]=Buffer->Input_Butter[2];
/* y(n) 序列保存 */
Buffer->Output_Butter[0]=Buffer->Output_Butter[1];
Buffer->Output_Butter[1]=Buffer->Output_Butter[2];
return (Buffer->Output_Butter[2]);
}
int16_t Sign_ADRC(float Input)
{
int16_t output=0;
if(Input>1E-6) output=1;
else if(Input<-1E-6) output=-1;
else output=0;
return output;
}
int16_t Fsg_ADRC(float x,float d)
{
int16_t output=0;
output=(Sign_ADRC(x+d)-Sign_ADRC(x-d))/2;
return output;
}
void ADRC_Init(Fhan_Data *fhan_Input1,Fhan_Data *fhan_Input2)
{
fhan_Input1->r=ADRC_Unit[0][0];
fhan_Input1->h=ADRC_Unit[0][1];
fhan_Input1->N0=(uint16)(ADRC_Unit[0][2]);
fhan_Input1->beta_01=ADRC_Unit[0][3];
fhan_Input1->beta_02=ADRC_Unit[0][4];
fhan_Input1->beta_03=ADRC_Unit[0][5];
fhan_Input1->b0=ADRC_Unit[0][6];
fhan_Input1->beta_0=ADRC_Unit[0][7];
fhan_Input1->beta_1=ADRC_Unit[0][8];
fhan_Input1->beta_2=ADRC_Unit[0][9];
fhan_Input1->N1=(uint16)(ADRC_Unit[0][10]);
fhan_Input1->c=ADRC_Unit[0][11];
fhan_Input1->alpha1=ADRC_Unit[0][12];
fhan_Input1->alpha2=ADRC_Unit[0][13];
fhan_Input1->zeta=ADRC_Unit[0][14];
fhan_Input1->b=ADRC_Unit[0][15];
fhan_Input2->r=ADRC_Unit[1][0];
fhan_Input2->h=ADRC_Unit[1][1];
fhan_Input2->N0=(uint16)(ADRC_Unit[1][2]);
fhan_Input2->beta_01=ADRC_Unit[1][3];
fhan_Input2->beta_02=ADRC_Unit[1][4];
fhan_Input2->beta_03=ADRC_Unit[1][5];
fhan_Input2->b0=ADRC_Unit[1][6];
fhan_Input2->beta_0=ADRC_Unit[1][7];
fhan_Input2->beta_1=ADRC_Unit[1][8];
fhan_Input2->beta_2=ADRC_Unit[1][9];
fhan_Input2->N1=(uint16)(ADRC_Unit[1][10]);
fhan_Input2->c=ADRC_Unit[1][11];
fhan_Input2->alpha1=ADRC_Unit[1][12];
fhan_Input2->alpha2=ADRC_Unit[1][13];
fhan_Input2->zeta=ADRC_Unit[1][14];
fhan_Input2->b=ADRC_Unit[1][15];
}
//ADRC最速跟踪微分器TD,改进的算法fhan
void Fhan_ADRC(Fhan_Data *fhan_Input,float expect_ADRC)//安排ADRC过度过程
{
float d=0,a0=0,y=0,a1=0,a2=0,a=0;
float x1_delta=0;//ADRC状态跟踪误差项
x1_delta=fhan_Input->x1-expect_ADRC;//用x1-v(k)替代x1得到离散更新公式
fhan_Input->h0=fhan_Input->N0*fhan_Input->h;//用h0替代h,解决最速跟踪微分器速度超调问题
d=fhan_Input->r*fhan_Input->h0*fhan_Input->h0;//d=rh^2;
a0=fhan_Input->h0*fhan_Input->x2;//a0=h*x2
y=x1_delta+a0;//y=x1+a0
a1=sqrt(d*(d+8*ABS(y)));//a1=sqrt(d*(d+8*ABS(y))])
a2=a0+Sign_ADRC(y)*(a1-d)/2;//a2=a0+sign(y)*(a1-d)/2;
a=(a0+y)*Fsg_ADRC(y,d)+a2*(1-Fsg_ADRC(y,d));
fhan_Input->fh=-fhan_Input->r*(a/d)*Fsg_ADRC(a,d)
-fhan_Input->r*Sign_ADRC(a)*(1-Fsg_ADRC(a,d));//得到最速微分加速度跟踪量
fhan_Input->x1+=fhan_Input->h*fhan_Input->x2;//跟新最速跟踪状态量x1
fhan_Input->x2+=fhan_Input->h*fhan_Input->fh;//跟新最速跟踪状态量微分x2
}
//原点附近有连线性段的连续幂次函数
float Fal_ADRC(float e,float alpha,float zeta)
{
int16 s=0;
float fal_output=0;
s=(Sign_ADRC(e+zeta)-Sign_ADRC(e-zeta))/2;
fal_output=e*s/(powf(zeta,1-alpha))+powf(ABS(e),alpha)*Sign_ADRC(e)*(1-s);
return fal_output;
}
/************扩张状态观测器********************/
//状态观测器参数beta01=1/h  beta02=1/(3*h^2)  beta03=2/(8^2*h^3) ...
void ESO_ADRC(Fhan_Data *fhan_Input)
{
fhan_Input->e=fhan_Input->z1-fhan_Input->y;//状态误差
fhan_Input->fe=Fal_ADRC(fhan_Input->e,0.5,fhan_Input->N1*fhan_Input->h);//非线性函数,提取跟踪状态与当前状态误差
fhan_Input->fe1=Fal_ADRC(fhan_Input->e,0.25,fhan_Input->N1*fhan_Input->h);
/*************扩展状态量更新**********/
fhan_Input->z1+=fhan_Input->h*(fhan_Input->z2-fhan_Input->beta_01*fhan_Input->e);
fhan_Input->z2+=fhan_Input->h*(fhan_Input->z3
-fhan_Input->beta_02*fhan_Input->fe
+fhan_Input->b0*fhan_Input->u);
//ESO估计状态加速度信号,进行扰动补偿,传统MEMS陀螺仪漂移较大,估计会产生漂移
fhan_Input->z3+=fhan_Input->h*(-fhan_Input->beta_03*fhan_Input->fe1);
}
/************非线性组合****************/
/*
void Nolinear_Conbination_ADRC(Fhan_Data *fhan_Input)
{
float d=0,a0=0,y=0,a1=0,a2=0,a=0;
float Sy=0,Sa=0;//ADRC状态跟踪误差项
fhan_Input->h1=fhan_Input->N1*fhan_Input->h;
d=fhan_Input->r*fhan_Input->h1*fhan_Input->h1;
a0=fhan_Input->h1*fhan_Input->c*fhan_Input->e2;
y=fhan_Input->e1+a0;
a1=sqrt(d*(d+8*ABS(y)));
a2=a0+Sign_ADRC(y)*(a1-d)/2;
Sy=Fsg_ADRC(y,d);
a=(a0+y-a2)*Sy+a2;
Sa=Fsg_ADRC(a,d);
fhan_Input->u0=-fhan_Input->r*((a/d)-Sign_ADRC(a))*Sa-fhan_Input->r*Sign_ADRC(a);
//a=(a0+y)*Fsg_ADRC(y,d)+a2*(1-Fsg_ADRC(y,d));
//fhan_Input->fh=-fhan_Input->r*(a/d)*Fsg_ADRC(a,d)
//                -fhan_Input->r*Sign_ADRC(a)*(1-Fsg_ADRC(a,d));//得到最速微分加速度跟踪量
}
*/
void Nolinear_Conbination_ADRC(Fhan_Data *fhan_Input)
{
float temp_e2=0;
//temp_e2=Constrain_Float(fhan_Input->e2,-3000,3000);
temp_e2=Constrain_Float(fhan_Input->e2_lpf,-3000,3000);
fhan_Input->u0=fhan_Input->beta_1*Fal_ADRC(fhan_Input->e1,fhan_Input->alpha1,fhan_Input->zeta)
+fhan_Input->beta_2*Fal_ADRC(temp_e2,fhan_Input->alpha2,fhan_Input->zeta);
}
void ADRC_Control(Fhan_Data *fhan_Input,float expect_ADRC,float feedback_ADRC)
{
fhan_Input->Last_TD_Input=fhan_Input->TD_Input;
fhan_Input->TD_Input=expect_ADRC;
fhan_Input->TD_Input_Div=(fhan_Input->TD_Input-fhan_Input->Last_TD_Input)/fhan_Input->h;
fhan_Input->Last_ESO_Input=fhan_Input->ESO_Input;
fhan_Input->ESO_Input=feedback_ADRC;
fhan_Input->ESO_Input_Div=(fhan_Input->ESO_Input-fhan_Input->Last_ESO_Input)/fhan_Input->h;
/*自抗扰控制器第1步*/
/********
**
**
**
**
**
********/
/*****
安排过度过程,输入为期望给定,
由TD跟踪微分器得到:
过度期望信号x1,过度期望微分信号x2
******/
Fhan_ADRC(fhan_Input,expect_ADRC);
/*自抗扰控制器第2步*/
/********
*
*
*  * *  *
*
*
********/
/************系统输出值为反馈量,状态反馈,ESO扩张状态观测器的输入*********/
fhan_Input->y=feedback_ADRC;
/*****
扩张状态观测器,得到反馈信号的扩张状态:
1、状态信号z1;
2、状态速度信号z2;
3、状态加速度信号z3。
其中z1、z2用于作为状态反馈与TD微分跟踪器得到的x1,x2做差后,
经过非线性函数映射,乘以beta系数后,
组合得到未加入状态加速度估计扰动补偿的原始控制量u
*********/
ESO_ADRC(fhan_Input);//低成本MEMS会产生漂移,扩展出来的z3此项会漂移,目前暂时未想到办法解决,未用到z3
/*自抗扰控制器第3步*/
/********
**
**
**
**
**
********/
/********状态误差反馈率***/
fhan_Input->e0+=fhan_Input->e1*fhan_Input->h;//状态积分项
fhan_Input->e1=fhan_Input->x1-fhan_Input->z1;//状态偏差项
fhan_Input->e2=fhan_Input->x2-fhan_Input->z2;//状态微分项
fhan_Input->e2_lpf=ADRC_LPF(fhan_Input->e2,
&fhan_Input->ADRC_LPF_Buffer,
&ADRC_Div_LPF_Parameter);//巴特沃斯低通后得到的微分项,20hz
/********线性组合*******/
/*
fhan_Input->u0=//fhan_Input->beta_0*fhan_Input->e0
+fhan_Input->beta_1*fhan_Input->e1
+fhan_Input->beta_2*fhan_Input->e2;
*/
Nolinear_Conbination_ADRC(fhan_Input);
/**********扰动补偿*******/
fhan_Input->u=fhan_Input->u0//-fhan_Input->z3/fhan_Input->b;
-fhan_Input->z3/fhan_Input->b0;
//fhan_Input->u+=Constrain_Float(fhan_Input->beta_0*fhan_Input->e0,-150,150);
//由于MEMS传感器漂移比较严重,当beta_03取值比较大时,长时间z3漂移比较大,目前不加入扰动补偿控制量
fhan_Input->u=Constrain_Float(fhan_Input->u0,-450,450);//不加入扰动补偿
//fhan_Input->u=Constrain_Float(fhan_Input->u,-450,450);//加入扰动补偿
}
void ADRC_Integrate_Reset(Fhan_Data *fhan_Input)  {fhan_Input->e0=0.0f;}

=============================================

下面是网上的比较早的版本

ADRC.h

#ifndef _ADRC_H_
#define _ADRC_H_
/*----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------/
*               本程序只供购买者学习使用,版权著作权属于无名科创团队,
*               无名科创团队将飞控程序源码提供给购买者,
*               购买者要为无名科创团队提供保护,
*               未经作者许可,不得将源代码提供给他人
*               不得将源代码放到网上供他人免费下载,
*               更不能以此销售牟利,如发现上述行为,
*               无名科创团队将诉之以法律解决!!!
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------/
*               生命不息、奋斗不止;前人栽树,后人乘凉!!!
*               开源不易,且学且珍惜,祝早日逆袭、进阶成功!!!
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------/
*		无名科创开源飞控 V1.1	武汉科技大学  By.YuYi
*		CSDN博客: http://blog.csdn.net/u011992534
*               优酷ID:NamelessCotrun无名小哥
*               无名科创开源飞控QQ群:540707961
*               https://shop348646912.taobao.com/?spm=2013.1.1000126.2.5ce78a88ht1sO2
*               百度贴吧:无名科创开源飞控
*               修改日期:2017/10/30
*               版本:V1.1
*               版权所有,盗版必究。
*               Copyright(C) 武汉科技大学无名科创团队 2017-2019
*               All rights reserved
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------*/
typedef struct
{
/*****安排过度过程*******/
float x1;//跟踪微分期状态量
float x2;//跟踪微分期状态量微分项
float r;//时间尺度
float h;//ADRC系统积分时间
uint16 N0;//跟踪微分器解决速度超调h0=N*h
float h0;
float fh;//最速微分加速度跟踪量
/*****扩张状态观测器*******/
/******已系统输出y和输入u来跟踪估计系统状态和扰动*****/
float z1;
float z2;
float z3;//根据控制对象输入与输出,提取的扰动信息
float e;//系统状态误差
float y;//系统输出量
float fe;
float fe1;
float beta_01;
float beta_02;
float beta_03;
/**********系统状态误差反馈率*********/
float e0;//状态误差积分项
float e1;//状态偏差
float e2;//状态量微分项
float u0;//非线性组合系统输出
float u;//带扰动补偿后的输出
/*********第一种组合形式*********/
float beta_0;//线性
float beta_1;//非线性组合参数
float beta_2;//u0=beta_1*e1+beta_2*e2+(beta_0*e0);
/*********第二种组合形式*********/
float alpha1;//u0=beta_1*fal(e1,alpha1,zeta)+beta_2*fal(e2,alpha2,zeta)
float alpha2;//0<alpha1<1<alpha2
float zeta;//线性段的区间长度
/*********第三种组合形式*********/
float h1;//u0=-fhan(e1,e2,r,h1);
uint16 N1;//跟踪微分器解决速度超调h0=N*h
/*********第四种组合形式*********/
float c;//u0=-fhan(e1,c*e2*e2,r,h1);
float b0;//扰动补偿
}Fhan_Data;
void ADRC_Init(Fhan_Data *fhan_Input1,Fhan_Data *fhan_Input2);
void Fhan_ADRC(Fhan_Data *fhan_Input,float expect_ADRC);
void ADRC_Control(Fhan_Data *fhan_Input,float expect_ADRC,float feedback);
extern Fhan_Data ADRC_Pitch_Controller,ADRC_Roll_Controller;
#endif

ADRC.c

#include "Headfile.h"
#include "ADRC.h"
/*----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------/
*               本程序只供购买者学习使用,版权著作权属于无名科创团队,
*               无名科创团队将飞控程序源码提供给购买者,
*               购买者要为无名科创团队提供保护,
*               未经作者许可,不得将源代码提供给他人
*               不得将源代码放到网上供他人免费下载,
*               更不能以此销售牟利,如发现上述行为,
*               无名科创团队将诉之以法律解决!!!
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------/
*               生命不息、奋斗不止;前人栽树,后人乘凉!!!
*               开源不易,且学且珍惜,祝早日逆袭、进阶成功!!!
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------/
*		无名科创开源飞控 V1.1	武汉科技大学  By.YuYi
*		CSDN博客: http://blog.csdn.net/u011992534
*               优酷ID:NamelessCotrun无名小哥
*               无名科创开源飞控QQ群:540707961
*               https://shop348646912.taobao.com/?spm=2013.1.1000126.2.5ce78a88ht1sO2
*               百度贴吧:无名科创开源飞控
*               修改日期:2017/10/30
*               版本:V1.1
*               版权所有,盗版必究。
*               Copyright(C) 武汉科技大学无名科创团队 2017-2019
*               All rights reserved
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------*/
Fhan_Data ADRC_Pitch_Controller;
Fhan_Data ADRC_Roll_Controller;
const float ADRC_Unit[3][15]=
{
/*TD跟踪微分器   改进最速TD,h0=N*h      扩张状态观测器ESO           扰动补偿     非线性组合*/
/*  r     h      N                  beta_01   beta_02    beta_03     b0       beta_0  beta_1  beta_2   N1     C    alpha1  alpha2*/
{300000 ,0.005 , 2,               100,      1000,      2000,     0.001,    0.002,   1.0,      0.0005,    5,    5,    0.8,   1.5,    50},
{300000 ,0.005 , 2,               100,      1000,      2000,     0.001,    0.002,   1.0,      0.0005,    5,    5,    0.8,   1.5,    50},
{50000  ,0.005 , 30,              100,      2000,      10000,    5    ,    0.002,   10,        0.001,    5,    5,    0.5,   1.05,   50},
};
float Constrain_Float(float amt, float low, float high){
return ((amt)<(low)?(low):((amt)>(high)?(high):(amt)));
}
int16_t Sign_ADRC(float Input)
{
int16_t output=0;
if(Input>1E-6) output=1;
else if(Input<-1E-6) output=-1;
else output=0;
return output;
}
int16_t Fsg_ADRC(float x,float d)
{
int16_t output=0;
output=(Sign_ADRC(x+d)-Sign_ADRC(x-d))/2;
return output;
}
void ADRC_Init(Fhan_Data *fhan_Input1,Fhan_Data *fhan_Input2)
{
fhan_Input1->r=ADRC_Unit[0][0];
fhan_Input1->h=ADRC_Unit[0][1];
fhan_Input1->N0=(uint16)(ADRC_Unit[0][2]);
fhan_Input1->beta_01=ADRC_Unit[0][3];
fhan_Input1->beta_02=ADRC_Unit[0][4];
fhan_Input1->beta_03=ADRC_Unit[0][5];
fhan_Input1->b0=ADRC_Unit[0][6];
fhan_Input1->beta_0=ADRC_Unit[0][7];
fhan_Input1->beta_1=ADRC_Unit[0][8];
fhan_Input1->beta_2=ADRC_Unit[0][9];
fhan_Input1->N1=(uint16)(ADRC_Unit[0][10]);
fhan_Input1->c=ADRC_Unit[0][11];
fhan_Input1->alpha1=ADRC_Unit[0][12];
fhan_Input1->alpha2=ADRC_Unit[0][13];
fhan_Input1->zeta=ADRC_Unit[0][14];
fhan_Input2->r=ADRC_Unit[1][0];
fhan_Input2->h=ADRC_Unit[1][1];
fhan_Input2->N0=(uint16)(ADRC_Unit[1][2]);
fhan_Input2->beta_01=ADRC_Unit[1][3];
fhan_Input2->beta_02=ADRC_Unit[1][4];
fhan_Input2->beta_03=ADRC_Unit[1][5];
fhan_Input2->b0=ADRC_Unit[1][6];
fhan_Input2->beta_0=ADRC_Unit[1][7];
fhan_Input2->beta_1=ADRC_Unit[1][8];
fhan_Input2->beta_2=ADRC_Unit[1][9];
fhan_Input2->N1=(uint16)(ADRC_Unit[1][10]);
fhan_Input2->c=ADRC_Unit[1][11];
fhan_Input2->alpha1=ADRC_Unit[1][12];
fhan_Input2->alpha2=ADRC_Unit[1][13];
fhan_Input2->zeta=ADRC_Unit[1][14];
}
//ADRC最速跟踪微分器TD,改进的算法fhan
void Fhan_ADRC(Fhan_Data *fhan_Input,float expect_ADRC)//安排ADRC过度过程
{
float d=0,a0=0,y=0,a1=0,a2=0,a=0;
float x1_delta=0;//ADRC状态跟踪误差项
x1_delta=fhan_Input->x1-expect_ADRC;//用x1-v(k)替代x1得到离散更新公式
fhan_Input->h0=fhan_Input->N0*fhan_Input->h;//用h0替代h,解决最速跟踪微分器速度超调问题
d=fhan_Input->r*fhan_Input->h0*fhan_Input->h0;//d=rh^2;
a0=fhan_Input->h0*fhan_Input->x2;//a0=h*x2
y=x1_delta+a0;//y=x1+a0
a1=sqrt(d*(d+8*ABS(y)));//a1=sqrt(d*(d+8*ABS(y))])
a2=a0+Sign_ADRC(y)*(a1-d)/2;//a2=a0+sign(y)*(a1-d)/2;
a=(a0+y)*Fsg_ADRC(y,d)+a2*(1-Fsg_ADRC(y,d));
fhan_Input->fh=-fhan_Input->r*(a/d)*Fsg_ADRC(a,d)
-fhan_Input->r*Sign_ADRC(a)*(1-Fsg_ADRC(a,d));//得到最速微分加速度跟踪量
fhan_Input->x1+=fhan_Input->h*fhan_Input->x2;//跟新最速跟踪状态量x1
fhan_Input->x2+=fhan_Input->h*fhan_Input->fh;//跟新最速跟踪状态量微分x2
}
//原点附近有连线性段的连续幂次函数
float Fal_ADRC(float e,float alpha,float zeta)
{
int16 s=0;
float fal_output=0;
s=(Sign_ADRC(e+zeta)-Sign_ADRC(e-zeta))/2;
fal_output=e*s/(powf(zeta,1-alpha))+powf(ABS(e),alpha)*Sign_ADRC(e)*(1-s);
return fal_output;
}
/************扩张状态观测器********************/
//状态观测器参数beta01=1/h  beta02=1/(3*h^2)  beta03=2/(8^2*h^3) ...
void ESO_ADRC(Fhan_Data *fhan_Input)
{
fhan_Input->e=fhan_Input->z1-fhan_Input->y;//状态误差
fhan_Input->fe=Fal_ADRC(fhan_Input->e,0.5,fhan_Input->h);//非线性函数,提取跟踪状态与当前状态误差
fhan_Input->fe1=Fal_ADRC(fhan_Input->e,0.25,fhan_Input->h);
/*************扩展状态量更新**********/
fhan_Input->z1+=fhan_Input->h*(fhan_Input->z2-fhan_Input->beta_01*fhan_Input->e);
fhan_Input->z2+=fhan_Input->h*(fhan_Input->z3
-fhan_Input->beta_02*fhan_Input->fe
+fhan_Input->b0*fhan_Input->u);
//ESO估计状态加速度信号,进行扰动补偿,传统MEMS陀螺仪漂移较大,估计会产生漂移
fhan_Input->z3+=fhan_Input->h*(-fhan_Input->beta_03*fhan_Input->fe1);
}
/************非线性组合****************/
/*
void Nolinear_Conbination_ADRC(Fhan_Data *fhan_Input)
{
float d=0,a0=0,y=0,a1=0,a2=0,a=0;
float Sy=0,Sa=0;//ADRC状态跟踪误差项
fhan_Input->h1=fhan_Input->N1*fhan_Input->h;
d=fhan_Input->r*fhan_Input->h1*fhan_Input->h1;
a0=fhan_Input->h1*fhan_Input->c*fhan_Input->e2;
y=fhan_Input->e1+a0;
a1=sqrt(d*(d+8*ABS(y)));
a2=a0+Sign_ADRC(y)*(a1-d)/2;
Sy=Fsg_ADRC(y,d);
a=(a0+y-a2)*Sy+a2;
Sa=Fsg_ADRC(a,d);
fhan_Input->u0=-fhan_Input->r*((a/d)-Sign_ADRC(a))*Sa-fhan_Input->r*Sign_ADRC(a);
//a=(a0+y)*Fsg_ADRC(y,d)+a2*(1-Fsg_ADRC(y,d));
//fhan_Input->fh=-fhan_Input->r*(a/d)*Fsg_ADRC(a,d)
//                -fhan_Input->r*Sign_ADRC(a)*(1-Fsg_ADRC(a,d));//得到最速微分加速度跟踪量
}
*/
void Nolinear_Conbination_ADRC(Fhan_Data *fhan_Input)
{
float temp_e2=0;
temp_e2=Constrain_Float(fhan_Input->e2,-3000,3000);
fhan_Input->u0=fhan_Input->beta_1*Fal_ADRC(fhan_Input->e1,fhan_Input->alpha1,fhan_Input->zeta)
+fhan_Input->beta_2*Fal_ADRC(temp_e2,fhan_Input->alpha2,fhan_Input->zeta);
}
void ADRC_Control(Fhan_Data *fhan_Input,float expect_ADRC,float feedback_ADRC)
{
/*自抗扰控制器第1步*/
/********
**
**
**
**
**
********/
/*****
安排过度过程,输入为期望给定,
由TD跟踪微分器得到:
过度期望信号x1,过度期望微分信号x2
******/
Fhan_ADRC(fhan_Input,expect_ADRC);
/*自抗扰控制器第2步*/
/********
*
*
****
*
*
********/
/************系统输出值为反馈量,状态反馈,ESO扩张状态观测器的输入*********/
fhan_Input->y=feedback_ADRC;
/*****
扩张状态观测器,得到反馈信号的扩张状态:
1、状态信号z1;
2、状态速度信号z2;
3、状态加速度信号z3。
其中z1、z2用于作为状态反馈与TD微分跟踪器得到的x1,x2做差后,
经过非线性函数映射,乘以beta系数后,
组合得到未加入状态加速度估计扰动补偿的原始控制量u
*********/
ESO_ADRC(fhan_Input);//低成本MEMS会产生漂移,扩展出来的z3此项会漂移,目前暂时未想到办法解决,未用到z3
/*自抗扰控制器第3步*/
/********
**
**
**
**
**
********/
/********状态误差反馈率***/
fhan_Input->e0+=fhan_Input->e1*fhan_Input->h;//状态积分项
fhan_Input->e1=fhan_Input->x1-fhan_Input->z1;//状态偏差项
fhan_Input->e2=fhan_Input->x2-fhan_Input->z2;//状态微分项,
/********线性组合*******/
/*
fhan_Input->u0=//fhan_Input->beta_0*fhan_Input->e0
+fhan_Input->beta_1*fhan_Input->e1
+fhan_Input->beta_2*fhan_Input->e2;
*/
Nolinear_Conbination_ADRC(fhan_Input);
/**********扰动补偿*******/
//fhan_Input->u=fhan_Input->u0
//             -fhan_Input->z3/fhan_Input->b0;
//由于MEMS传感器漂移比较严重,当beta_03取值比较大时,长时间z3漂移比较大,目前不加入扰动补偿控制量
fhan_Input->u=Constrain_Float(fhan_Input->u0,-200,200);
}

 

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-用户IM,转载请注明出处:https://javaforall.cn/144427.html原文链接:https://javaforall.cn

【正版授权,激活自己账号】: Jetbrains全家桶Ide使用,1年售后保障,每天仅需1毛

【官方授权 正版激活】: 官方授权 正版激活 支持Jetbrains家族下所有IDE 使用个人JB账号...

(0)
blank

相关推荐

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。

关注全栈程序员社区公众号