标签：x1k x2k 微分 matlab 信号 x2 TD x1

该方法是自抗扰控制器adrc中的一个步骤，这里单独拿出来实现一下。

算法输入为控制信号，输出为微分信号和跟踪信号，能够滤除控制信号中的噪声。

跟踪微分器核心公式为以下两个：

fst函数如下：

其中u为控制量，r和h为系数。

matlab代码如下：

clear all;close all;clc;
T = 0.01;

x = 0:0.01:10;
u = double(x>5);

plot(x,u,'g');
hold on;
u = u + rand(length(u),1)'*0.2 - 0.1;       %叠加噪声
plot(x,u,'b');

x1k = 0;x2k = 0;
x1 = 0; x2 = 0;
re = zeros(length(x),2);
for i=1:length(x)
    x1k = x1;
    x2k = x2;
    
    x1 = x1k + T * x2k;
    x2 = x2k + T * fst(x1k,x2k,u(i));
    
    re(i,:) = [x1 x2];
end

hold on;
plot(x,re(:,1),'r');
plot(x,re(:,2),'m')

legend('原始信号','叠加噪声信号','跟踪信号','微分信号')

function f = fst(x1,x2,u)
r = 10;
h = 0.1;

delta = r * h;                %h为滤波因子  r为调节系数，r越大跟踪效果越好，但微分信号会增加高频噪声
delta0 = delta * h;         %反之，微分信号越平滑，会产生一定的滞后
y = x1 - u + h * x2;
a0 = sqrt(delta^2 + 8 * r * abs(y));

if abs(y)<=delta0
    a = x2 + y / h;
else
    a = x2 + 0.5 * (a0-delta) * sign(y);
end

if abs(a)<=delta
    f = -r * a/delta;
else
    f = -r * sign(a);
end

end

结果如下：

参考：https://blog.csdn.net/m0_37764065/article/details/108668033

标签：x1k,x2k,微分,matlab,信号,x2,TD,x1
来源： https://www.cnblogs.com/tiandsp/p/16336977.html

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