C语言实现自抗扰控制带注释

1. 适用场景

自抗扰控制（Active Disturbance Rejection Control, ADRC）是一种先进的控制算法，特别适用于处理具有不确定性和外部扰动的复杂系统。该C语言实现项目主要适用于以下场景：

工业控制系统：适用于电机控制、机器人运动控制、过程控制等工业自动化领域，能够有效抑制外部扰动和系统不确定性。

嵌入式系统开发：由于采用C语言实现，代码具有良好的可移植性，适合在资源受限的嵌入式平台上运行。

学术研究与教学：为控制理论学习和算法研究提供完整的实现参考，注释详细便于理解ADRC的核心原理。

实时控制系统：代码结构清晰，计算效率高，适合对实时性要求较高的控制应用。

2. 适配系统与环境配置要求

硬件要求：

• 处理器：ARM Cortex-M系列、DSP、x86等主流处理器架构
• 内存：至少32KB RAM（具体取决于系统复杂度）
• 存储：16KB以上Flash/ROM空间

软件环境：

• 编译器：支持C99标准的编译器（GCC、IAR、Keil等）
• 操作系统：可运行在裸机系统、RTOS（FreeRTOS、uC/OS等）或Linux环境下
• 开发工具：任何支持C语言的IDE或文本编辑器

依赖库：

• 标准C库（math.h用于数学运算）
• 无第三方库依赖，代码完全自包含

3. 资源使用教程

基本配置步骤

1. 包含头文件：

#include "adrc_controller.h"

2. 初始化ADRC控制器：

ADRC_Params params = {
    .b0 = 1.0f,        // 系统增益估计值
    .h = 0.001f,       // 采样时间
    .r = 1000.0f,      // 跟踪速度参数
    .h0 = 0.01f,       // 滤波器参数
    .beta1 = 100.0f,   // 观测器增益1
    .beta2 = 300.0f,   // 观测器增益2
    .beta3 = 1000.0f,  // 观测器增益3
};

ADRC_Controller controller;
adrc_init(&controller, &params);

3. 控制循环实现：

float setpoint = 10.0f;  // 目标值
float measurement;       // 系统反馈值
float control_output;    // 控制器输出

while (1) {
    // 获取系统当前状态
    measurement = get_system_feedback();
    
    // 计算控制量
    control_output = adrc_control(&controller, setpoint, measurement);
    
    // 应用控制量到被控对象
    apply_control_signal(control_output);
    
    // 等待下一个采样周期
    delay(params.h);
}

参数整定指南

• b0参数：反映系统增益，可通过系统阶跃响应初步估计
• r参数：控制跟踪速度，值越大跟踪越快但可能引起超调
• beta系列参数：观测器增益，影响扰动估计的快速性和稳定性

4. 常见问题及解决办法

问题1：系统出现振荡或不稳定

可能原因：

• 观测器增益参数设置过大
• 采样时间选择不当
• 系统增益b0估计不准确

解决方案：

• 适当减小beta1、beta2、beta3参数值
• 检查采样时间是否满足系统动态要求
• 重新辨识系统增益b0

问题2：跟踪性能不佳

可能原因：

• r参数设置过小导致跟踪速度慢
• 观测器未能有效估计系统扰动

解决方案：

• 增大r参数提高跟踪速度
• 调整观测器增益改善扰动估计性能
• 检查系统反馈信号的质量

问题3：计算资源占用过高

可能原因：

• 采样频率设置过高
• 算法实现存在冗余计算

解决方案：

• 根据系统带宽合理设置采样频率
• 优化代码结构，减少不必要的计算
• 使用定点数运算替代浮点数（针对资源受限平台）

问题4：抗扰动效果不明显

可能原因：

• 扰动频率超出观测器带宽
• 参数整定未达到最优

解决方案：

• 增大观测器带宽（提高beta参数）
• 采用自适应参数整定策略
• 结合其他抗扰动方法增强鲁棒性

该C语言ADRC实现项目代码结构清晰，注释详细，不仅提供了完整的算法实现，还包含了丰富的调试信息和参数整定指导，是学习和应用自抗扰控制技术的优秀资源。