离散自抗扰控制器（Discrete-Time Adaptive Disturbance Rejection Controller, DADRC）是一种先进的控制策略，常用于处理复杂动态系统中的不确定性问题。在本主题中，我们将深入探讨如何利用DADLC来控制永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM），并结合MATLAB这一强大的计算工具来实现这一过程。 PMSM因其高效率、高功率密度以及良好的动态性能，在工业应用中得到了广泛使用。然而，由于电机内部参数的变化、外部扰动的存在以及模型简化带来的不确定性，传统的PID控制策略往往难以满足高性能控制的要求。这时，DADRC的优势就显现出来了。它通过估计和抵消未知扰动，提高了系统的鲁棒性。 DADRC的核心包括两个主要部分：误差滤波器和等效干扰动态补偿器。误差滤波器负责快速响应控制误差，而等效干扰动态补偿器则用于在线估计并消除系统中的未知扰动。在离散时间域中，这些算法可以被精确地实现，确保在实时环境中稳定运行。 在MATLAB中，我们通常会使用Simulink作为图形化建模工具来设计DADRC系统。我们需要建立PMSM的数学模型，这可能涉及到状态空间模型或者传递函数模型的构建。接着，将DADRC的结构模块化，包括误差滤波器模块、等效干扰估计模块和控制器模块。在误差滤波器模块中，我们可以设置适当的滤波器参数，如截止频率，以达到期望的控制性能。等效干扰估计模块则是通过递推算法来实时更新扰动估计值。 在PMSM的控制过程中，DADRC需要获取电机的速度和位置信息，这通常通过霍尔传感器或编码器来实现。然后，控制器根据这些信息以及估计的扰动，生成适当的电压指令，驱动逆变器生成合适的电流波形，从而控制电机的转速和转矩。 在MATLAB的Simulink环境中，我们可以进行仿真验证，观察DADRC在不同工况下的性能，例如启动、加速、负载变化等情况。通过调整DADRC的参数，可以优化系统的动态响应和稳态性能。同时，MATLAB的S-functions或者Embedded Coder功能还可以帮助我们将设计的控制器代码生成，用于实际硬件系统。 总结来说，离散自抗扰控制器在控制永磁同步电机时，能够有效应对不确定性和扰动，提供稳定的性能。MATLAB作为强大的工具，为DADRC的设计、仿真和实施提供了便利。通过深入理解DADRC的工作原理，并熟练运用MATLAB的工具，我们可以构建出高效且适应性强的PMSM控制系统。

永磁直驱风力发电系统自抗扰控制与最大功率跟踪技术研究：机侧变流器自抗扰控制与仿真，网侧变流器PI控制及风速模型探讨,自抗扰控制，永磁直驱风力发电系统，永磁同步电机，最大功率跟踪，机侧变流器，网侧变流器 机侧变流器转速外环：采用自抗扰控制，LADRC，代码+simiulink仿真 网侧变流器采用PI控制 五种风速的风速模型?自抗扰控制的风力发电系统模型，两种模型 ,自抗扰控制; 永磁直驱风力发电系统; 永磁同步电机; 最大功率跟踪; 机侧变流器; 网侧变流器; LADRC; PI控制; 风速模型; 自抗扰控制风力发电系统模型。,自抗扰控制的永磁直驱风力发电系统研究：最大功率跟踪与双层变流器策略

自抗扰控制（ADRC）和滑模控制（SMC）是两种常见的控制策略，分别具有各自的理论基础和应用优势。自抗扰控制是一种非线性鲁棒控制方法，主要用于处理不确定系统的控制问题。滑模控制则以其对系统参数变化和扰动的不敏感性、快速响应和实现简单等特点被广泛研究和应用。在实际工程应用中，不确定性是系统性能分析和控制设计时必须考虑的因素之一。因此，为提高系统的稳定性和鲁棒性，研究人员致力于探索融合这两种控制技术的新方法。 自抗扰控制（ADRC）是1998年由韩京清先生提出的，它基于非线性PID控制原理，并针对不确定性系统进行了改进。ADRC能够在不依赖于精确数学模型的情况下，通过估计和补偿不确定性的扰动，增强控制系统的抗干扰能力。这种控制方法在多个领域得到应用，如电功率转换器系统、发动机系统以及永磁直线电机等。高志强和雷春林等人的研究表明，ADRC在实际应用中能够获得有效的控制性能。 滑模控制（SMC）起源于20世纪50年代，是一种典型的非线性控制策略。SMC的核心在于滑模面设计，通过切换律或趋近律实现系统状态在有限时间内达到滑模面，并在该平面上沿着预定的轨迹移动，从而实现对系统动态行为的精确控制。SMC的主要优点包括对系统参数变化和外部干扰的不敏感性、设计和实现相对简单，以及对系统动态特性的快速响应。 然而，在实际应用过程中，尤其当系统存在参数不确定或时变时，单独使用ADRC或SMC可能无法达到预期的控制效果。因此，研究人员尝试将ADRC和SMC结合起来，提出了自适应滑模控制、模糊滑模控制、神经网络滑模控制等先进控制策略。这些策略综合了两种控制方法的优势，旨在通过切换律和滑模面的设计，进一步提升系统的鲁棒性和适应性。 本文提出的控制方法是在自抗扰控制的基础上，引入滑模控制的滑模面和切换律概念。该方法在自抗扰控制的非线性组合部分采用切换律，增强了系统的抗干扰能力和稳定性。在理论推导和仿真实验中，这种新型的自抗扰控制器通过与传统的PID控制方法对比，证明了其在处理不确定系统问题上的有效性。 研究工作不仅涵盖了控制策略的设计和理论分析，还包括了仿真实验的验证。通过仿真实例，可以观察到带有切换律的自抗扰控制器相较于传统PID控制，在系统的稳定性和抗干扰能力方面表现出明显的优势。这些成果为不确定性系统的控制提供了一种新的视角和可能的解决方案。 总结来说，这项研究展示了如何将滑模控制与自抗扰控制相结合，通过引入切换律，设计出一类新型的自抗扰控制器。该控制器不仅继承了ADRC处理不确定系统的传统优势，还结合了SMC在快速响应和稳定性方面的特性。通过仿真实验的对比分析，验证了新方法在提高系统稳定性和抗干扰能力方面的有效性。这些研究结果对于理论研究者和工程实践者在不确定性系统控制领域都具有一定的参考价值和实际应用意义。

ADRC-自抗扰控制，和PID比较

ADRC-郑青老师课程仿真实例（不包括解耦实例）

在学习adrc的时候找到的一些资料，同样需求的可以下载看看。

Simulink仿真 - LESO与NESO的对比，fhan与fsun的对比

自抗扰控制技术 估计补偿不确定因素的控制技术 自抗扰控制技术 估计补偿不确定因素的控制技术

基于ADRC的永磁同步电机自抗扰控制，采用id=0控制策略，调速性能与抗干扰性非常好

针对永磁同步电机( PMSM) 矢量控制无速度传感器系统的速度辨识问题，分别在系统的速度环、电流环设计自抗扰控制器替代传统的 PI 调节器。通过自抗扰控制( ADRC) 中的扩张状态观测器( ESO) 对扰动的准确估计进行速度辨识，实现系统的无传感器运行; 对典型自抗扰控制器进行改进，简化模型结构并引入模糊控制算法对控制器参数进行优化。仿真结果表明: 改进 ADRC 比 PI 调节更能满足 PMSM 系统的高性能控制要求; 与模型参考自适应相比，采用 ESO 观测方法在电机低速运行时的转速估计效果更好，且对电机参数变化不敏感，鲁棒性更强。