⾃抗扰控制的⼊门学习（⼀）——前⾔
⾃抗扰控制的⼊门学习（⼀）——前⾔
与很多⼈⼀样，接触这个算法之后⼼态也经历过，从⼀开始的‘不明觉厉’，中途的‘不以为然’，到最后的‘辩证看待’的演变过程。借⽤别⼈的话，⾃抗扰的学习也可以本着这样的求学⼼态，以及⼀点点的建⽴起相应的框架。从研⼆上开始接触⾃抗扰控制，到仿真demo的搭建与学习，再到实际应⽤与参数整定这块。有必要重新温习旧知，并系统带⼊式学习下⾃抗扰，这也是本博客的前序。
1了解⾃抗扰？
⾃抗扰（ADRC）核⼼是其独特的总扰动理念，即系统内部和外部不确定性等效在输⼊端的总和效应。⾃抗扰开创性地把包括未知动态的总扰动定义为另⼀个状态，即扩张状态，⽬的是通过输⼊和输出信号实时地提取这个总扰动信息，再⽤控制⼒抵消这个系统整体上的不确定性，实现了“指南车”的效果。
1.1简单了解
也可以看下最近郭宝玲博⼠所写的《ADRC⼀点⼊门经验分享》以及含所做的仿真与实验研究，参考⽂献资料
或者可以看下⾼志强教授在暑假培训这个阶段讲授的⾃抗扰培训班资料及仿真应⽤等，其中之⼀如下：
1.2直观感受
可以看下这个b站上的视频，感受下ADRC与PID控制效果输出，如下：
1.3博主理解
之前读⽂献讲到ADRC“⼩误差⼤增益，⼤误差⼩增益”不太理解，也不能明⽩为什么就可以缓解了超调和快速控制的⽭盾。现在重看资料发现，PID控制器如果针对是固定增益下，有扰动⼯况下或者内部参数摄动，系统特性变了，那么固定增益下⾃然⽽然也就不适⽤了。**那么，ADRC⾃抗扰控制则是将输⼊输出直接建⽴误差联系，把影响/⼲扰输出的“等效总输出量”视为总扰动。以转速环⾃抗扰控制为
例，ADRC不管电压和转速的真实物理关系是什么样的，它只按设定好的b0去控制，它认为当前电压是u，反馈转速应该是u b0，但凡如果实际转速有不同，产⽣偏差都认为是扰动（观测出总扰动），当然这个总扰动可能是外部阻⼒变化引起的，也可能是电机内部参数估计不准引起的。***接着，将所观测总扰动除以b0后，直接补偿到u输出。这样⽐起PID控制需要产⽣误差后，还要进⾏⽐例积分微分产⽣控制量，往往会缩短作⽤路径与时间。
其实就是在⼩误差范围内快速响应控制，然⽽在⼤误差下较强的控制量往往会带来系统的超调甚⾄不稳定，或者是可能外部内部的因素已经导致了系统的不稳定，由此便有了下图：
图1 增益曲线
如图1所⽰，⼯作时，误差⼀般控制在“+阀值”和“-阀值”之间，这⼀段曲线的斜率很⼤，也就是说增益很⼤，只要出现⼀点点的误差，就输出很⼤的控制量，具有很强的跟踪能⼒。但是如果误差超过“+阀值”或“-阀值”，增益还是如此⼤，系统就可能出现超调、震动等不良现象。所以超过“+阀值”或“-阀值”后，要降低增益，即斜率要减少，避免超调和震动。这种“⼩误差⼤增益，⼤误差⼩增益”的做法调和了超调和快速控制的⽭盾，但是这需要复杂的指数运算，实际⼯程中的单⽚机运算速度有限，未必是最好的。
2学习⾃抗扰？
2.1可利⽤的资源
整理并输出如下：
2.2关注⼤佬动态
待续…
2.3⽂献和书籍
1.韩京清.⾃抗扰控制技术——估计补偿不确定因素的控制技术[M].国防⼯业出版社：北京,2008:1-end.
2.朱斌.⾃抗扰控制⼊门[M].北京航空航天⼤学出版社：北京,2017:36-42.
3.韩京清, 控制理论——模型论还是控制论. 系统科学与数学, 1989, 9(4): 328-325.
3总结
ADRC的基本思路是（标准型+总扰动观测补偿），从⽽达到简化‘被控对象系统特性’⽬的，将以往⾼度依赖模型的控制器设计问题转化为系统抗扰（总扰动补偿）问题。后续博主开始⾃抗扰控制的总结与学习，欢迎⼤家交流与学习！
