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自抗扰算法介绍报告

自抗扰算法（ADRC ）介绍报告

自抗扰控制器自PID 控制器演变过来，采取了PID 误差反馈控制的核心理念。传统PID 控制直接引取输出于参考输入做差作为控制信号，导致出现响应快速性与超调性的矛盾出现。自抗扰控制器主要由三部分组成：跟踪微分器(tracking differentiator)，扩展状态观测器 (extended state observer) 和非线性状态误差反馈控制律(nonlinear state error feedback law)。跟踪微分器的作用是安排过渡过程，给出合理的控制信号，解决了响应速度与超调性之间的矛盾。扩展状态观测器用来解决模型未知部分和外部未知扰动综合对控制对象的影响。虽然叫做扩展状态观测器，但与普通的状态观测器不同。扩展状态观测器设计了一个扩展的状态量来跟踪模型未知部分和外部未知扰动的影响。然后给出控制量补偿这些扰动。将控制对象变为普通的积分串联型控制对象。设计扩展状态观测器的目的就是观测扩展出来的状态变量，用来估计未知扰动和控制对象未建模部分，实现动态系统的反馈线性化，将控制对象变为积分串联型。非线性误差反馈控制律给出被控对象的控制策略。系统结构框图如图1

图1

过程和扩张状态观测器方程：

1y x =22302220(1)()*(()*(,,)*())z k z k h z k fal b u k βεαδ+=+-+1120111(1)()*(()*(,,))z k z k h z k fal βεαδ+=+-12212;()();()(,,,)x x x a t u t a t f x x t ω==+= 330312(1)**(,,)

z k z h fal βεαδ+=-

非线性控制策略方程：

二阶微分控制器：

112(1)()*()v k v k h v k +=+

2212(1)()*(()(),(),,)v k v k h fhan v k v k v k r h +=+-

其中，h 为积分步长，r 为跟踪算子。其中fal 函数的曲线如下，近似一个分段线性函数，间断点为0δ。

由于控制信号一般认为是一阶跃，然而阶跃信号对于系统而言，不可能实现跟踪，因此，将阶跃引入控制器输入端本身就不合理[1]，并且容易产生超调。所以，在ADRC 算法中，特意引入了一二阶微分跟踪器来实现将控制信号平滑的功能，其中，V1能够很快速无超调地跟踪上输入信号，V2可以看成是V1的一个微分信号。这样就使得系统只需要跟踪V1信号即可实现对V 的快速跟踪。

在ADRC 算法中，最核心的就是扩张状态观测器。它除了可以根据对象的输入，输出来观测出系统的2维状态外，还可以观测出系统所受到的扰动、系统参数的时变性、系统的非线性的对系统的影响，从而将此状态输出送给控制器的输出，补偿系统中的这些部分。通过这种补偿，一个2阶系统就可以等效成一个积分串联环节，这对于控制器算法的设计就大大方便了。Z1为控制器的x1状态的观测量，也就是y 的观测量，Z2为X2的观测量，也就是输出y 的微分的观测量。

非线性组合是指不再将传统的e ，sum(e),de 进行线性的组合，而是采取一个非线性的结合，在很多实践过程中，我们发现，非线性组合比线性的组合要更加优越。

在原理的了解基础上，我们进行了算法的仿真。

111()()()e k v k z k =-222()()()e k v k z k =-0102010()*((),,)*((),,)*(,,)p p d D i u k k fal e k k fal e k ki fal e αδαδαδ=++030()()()/u k u k z k b =-

仿真过程对象是一个大滞后纯积分过程。采样时间为Ts=0.01s 。

图

图3

图2，图3为采用了ADRC 控制算法后，对象在干扰0.01的噪声影响下的输出。输入为单位阶跃。且图2是在纯滞后时间为5s 的情况下，将ADRC 参数调整好之后，把纯滞后时间加大为8s 、9s 再次进行的仿真结果曲线图。可以看出引入了ADRC 控制算法后，系统无论是抗干扰能力，对系统参数变化后的鲁棒性，都是非常良好的。图3是在纯滞后时间为10s 情况下，减小滞后时间为5s 后的仿真结果图。

同时在此控制对象中，我们将ADRC 算法与PID 控制算法进行了对比。图4为采用了PI 控制算法后的仿真结果图，此时无干扰。其中，kp=0.145，ki=0.002，因为在纯滞后系统中，对象的反应有死区，如果KI 的值稍大，则在死区累积过程后，必然会存在非常大的控制量输出，必然会引起系统的大超调，甚至是震荡。因此，我们选了很小的ki 参数值，并且此KP,KI 参数是根据Z-N 整定法得出的，并进行了稍微的调整，通过改变参数，我们发现此KP,KI 参数为一个很不错的控制器参数。

5()0.01

e G s s -=+

图4

图5

图6

图5是在图4的仿真基础上引入了幅值为0.01的干扰后系统的响应图。图六是也是在图4的仿真基础上，将对象的纯滞后参数改成10s后的仿真结果图。可以看出PI控制器虽然在对此过程对象也能有比较好的控制效果，但是，系统对于噪声干扰，模型参数变化影响的抑制能力是非常弱的。因此，对于此对象，PI 控制器构成的控制系统的鲁棒性是远远不如ADRC控制器的。

通过对比，我们可以看出ADRC在系统抗干扰，模型参数变化时的控制性能比传统的PID控制器有很强的优势。

总结：自抗扰因为引入了二阶微分跟踪器，扩张状态观测器，使得高频噪声能够很好的抑制。非线性控制策略对一些负载对象具有很好的应用前景。并且，扩张状态观测器能够较好的补偿模型参数的变化，以及扰动量对输出的影响。但是，ADRC的一个非常重要的缺点就是参数太多，有13个，相比于传统的PID的3

个参数，系统参数的调节将非常复杂，在实际使用时，会非常麻烦。

β相当于是会接把误在此，我将此次仿真调节参数的一些理解进行阐述。

β后加到了u(t)上,相当于Kp，并且此参数对系统性能影响非常大，差乘以了h*

如果系统震荡加剧，则可以首先减少此参数，然后再调节控制器的比例增益Kp，b0对于大惯性环节或者大滞后环节很有效，越大的滞后则需要越大的b0，且b0

δ，δ太大，则ADRC工作在线性区，非线性控制器即对于震荡也有一定的抑制作用。

为一个线性PID控制器，如果其太小，则控制器的输出容易震颤，其大小与被控对象和控制

精度有关。

参考文献：

[1] 自抗扰控制器及其应用，韩京清，控制与决策，1998。

[2] 大纯滞后纯积分对象的二阶自抗扰控制，要晓梅，王庆林，韩京清，控制工程，2002。

计算机图形学实验报告

《计算机图形学》实验报告姓名：郭子玉学号：2012211632 班级：计算机12-2班实验地点：逸夫楼507 实验时间：15.04.10 15.04.17

实验一 1 实验目的和要求理解直线生成的原理；掌握典型直线生成算法；掌握步处理、分析实验数据的能力；编程实现DDA 算法、Bresenham 中点算法；对于给定起点和终点的直线，分别调用DDA 算法和Bresenham 中点算法进行批量绘制，并记录两种算法的绘制时间；利用excel 等数据分析软件，将试验结果编制成表格，并绘制折线图比较两种算法的性能。 2 实验环境和工具开发环境：Visual C++ 6.0 实验平台：Experiment_Frame_One （自制平台） 3 实验结果 3.1 程序流程图（1）DDA 算法是否否是是开始计算k ，b K<=1 x=x+1;y=y+k; 绘点 x<=X1 y<=Y1 绘点 y=y+1;x=x+1/k; 结束

（2）Mid_Bresenham 算法是否否是是是否是否开始计算dx,dy dx>dy D=dx-2*dy 绘点 D<0 y=y+1；D = D + 2*dx - 2*dy; x=x+1; D = D - 2*dy; x=x+1; x

3.2程序代码 //-------------------------算法实现------------------------------// //绘制像素的函数DrawPixel(x, y); (1)DDA算法 void CExperiment_Frame_OneView::DDA(int X0, int Y0, int X1, int Y1) { //----------请实现DDA算法------------// float k, b; float d; k = float(Y1 - Y0)/float(X1 - X0); b = float(X1*Y0 - X0*Y1)/float(X1 - X0); if(fabs(k)<= 1) { if(X0 > X1) { int temp = X0; X0 = X1; X1 = temp; }

自抗扰算法介绍报告

自抗扰算法（ADRC ）介绍报告自抗扰控制器自PID 控制器演变过来，采取了PID 误差反馈控制的核心理念。传统PID 控制直接引取输出于参考输入做差作为控制信号，导致出现响应快速性与超调性的矛盾出现。自抗扰控制器主要由三部分组成：跟踪微分器(tracking differentiator)，扩展状态观测器 (extended state observer) 和非线性状态误差反馈控制律(nonlinear state error feedback law)。跟踪微分器的作用是安排过渡过程，给出合理的控制信号，解决了响应速度与超调性之间的矛盾。扩展状态观测器用来解决模型未知部分和外部未知扰动综合对控制对象的影响。虽然叫做扩展状态观测器，但与普通的状态观测器不同。扩展状态观测器设计了一个扩展的状态量来跟踪模型未知部分和外部未知扰动的影响。然后给出控制量补偿这些扰动。将控制对象变为普通的积分串联型控制对象。设计扩展状态观测器的目的就是观测扩展出来的状态变量，用来估计未知扰动和控制对象未建模部分，实现动态系统的反馈线性化，将控制对象变为积分串联型。非线性误差反馈控制律给出被控对象的控制策略。系统结构框图如图1 图1 过程和扩张状态观测器方程： 1y x =22302220(1)()*(()*(,,)*())z k z k h z k fal b u k βεαδ+=+-+1120111(1)()*(()*(,,))z k z k h z k fal βεαδ+=+-12212;()();()(,,,)x x x a t u t a t f x x t ω==+= 330312(1)**(,,) z k z h fal βεαδ+=-

计算机图形学实验报告 (2)

中南大学信息科学与工程学院实验报告实验名称实验地点科技楼四楼实验日期2014年6月指导教师学生班级学生姓名学生学号提交日期2014年6月

实验一Window图形编程基础一、实验类型：验证型实验二、实验目的 1、熟练使用实验主要开发平台VC6.0； 2、掌握如何在编译平台下编辑、编译、连接和运行一个简单的Windows图形应用程序； 3、掌握Window图形编程的基本方法； 4、学会使用基本绘图函数和Window GDI对象；三、实验内容创建基于MFC的Single Document应用程序（Win32应用程序也可，同学们可根据自己的喜好决定），程序可以实现以下要求： 1、用户可以通过菜单选择绘图颜色； 2、用户点击菜单选择绘图形状时，能在视图中绘制指定形状的图形；四、实验要求与指导 1、建立名为“颜色”的菜单，该菜单下有四个菜单项：红、绿、蓝、黄。用户通过点击不同的菜单项，可以选择不同的颜色进行绘图。 2、建立名为“绘图”的菜单，该菜单下有三个菜单项：直线、曲线、矩形其中“曲线”项有级联菜单，包括：圆、椭圆。 3、用户通过点击“绘图”中不同的菜单项，弹出对话框，让用户输入绘图位置，在指定位置进行绘图。

五、实验结果：六、实验主要代码 1、画直线：CClientDC *m_pDC;再在OnDraw函数里给变量初始化m_pDC=new CClientDC(this); 在OnDraw函数中添加： m_pDC=new CClientDC(this); m_pDC->MoveTo(10,10); m_pDC->LineTo(100,100); m_pDC->SetPixel(100,200,RGB(0,0,0)); m_pDC->TextOut(100,100); 2、画圆： void CMyCG::LineDDA2(int xa, int ya, int xb, int yb, CDC *pDC) { int dx = xb - xa; int dy = yb - ya; int Steps, k; float xIncrement,yIncrement; float x = xa,y= ya; if(abs(dx)>abs(dy))

新adrc自抗扰控制技术

3.3自抗扰控制技术的MATLAB仿真自抗扰控制技术是由韩京清教授根据多年实际控制工程经验提出的新的控制理论。在传统的工业和其他控制领域，PID一直占据主导地位。目前，PID 在航空航天、运动控制及其他过程控制领域，仍然占据90%以上的份额。但是，PID自身还是存在缺陷，而韩京清教授正是出于对P1D控制算法的充分认知，尤其是对其缺陷的清晰分析，提出了自抗扰控制技术。 3.3.1自抗扰控制技术概述自抗扰控制技术的提出是根据对PID控制技术的充分认知，扬其优点，抑其缺点而提出的。传统PID控制技术应用领域很广泛，其控制结构如图3-9所示。图3-9 传统PID结构其中， ? + + ? =e k e k d e k u t 2 1 ) (τ τ。众所周知，PID控制原理是基于误差来生成消除误差控制策略:用误差的过去、现在和变化趋势的加权和消除误差。其优点有:靠控制目标与实际行为之间的误差来确定消除此误差的控制策略，而不是靠被控对象的“输入一输出”关系，即不靠被控对象的“输入-输出”模型来决定控制策略，简单易行，只要选择PID增益使闭环稳定，就能使对象达到静态指标。当然PID控制仍有缺点，其缺点如下 1、采用PID校正系统闭环动态品质对PID增益的交化太敏感，当被控对象处于变化的环境中时，根据环境的变化经常需要变动PID的增益。 2、“基于误差反馈消除误差”是PID控制技术的精髓，但实际情况中直接取目标与实际行为之间的误差常常会使初始控制力太大而使系统行为出现超调，而这正是导致使用PID控制技术的闭环系统产生“快速性”和“超调”不可调和矛盾的主要原因。3、PID是用误差的比例、积分、微分的加权和形式来形成反馈控制量的，然而在很多场合下，由于没有合适的微分器，通常采用PI控制规律，限制了PID的控制能力。 4、PID是用误差的过去、现在和将来的适当组合来产生程制量的。经典PID一般采用线性取和方法，但是实际系统多为非线性系统，所以非线性拉制器更适合实际情况。5、PID中的误差积分反馈对抑制常值扰动确实有效，但在无扰动作用时，误差积分反馈

基于自抗扰控制(ADRC)的无刷直流电机控制与仿真

一、研究意义 1.研究意义由于无刷直流电机在四旋翼飞行器控制中的关键作用以及在生产实践中日益广泛的应用，设计快速且平稳的控制系统成为首要任务。目前, 基于现代控制理论的高性能异步电机调速方法主要是依靠精确的数学模型加上传统的P ID控制。PID控制实际应用效果较好，但又无法避免对负载变化的适应能力差、抗干扰能力弱和受系统参数变化影响等弱点，而且交流调速系统具有非线性、强耦合、多变量及纯滞后等特性, 很难用精确的数学模型描述, 这就使得基于精确数学模型的传统控制方法面临严重的挑战。另外, 经典P ID控制需要根据运行工况的不同而调节控制器参数, 无刷直流电机又具有数学模型复杂，非线性等特点，这给现场调试增加了难度。 2.国内外研究状况及发展（1）无刷直流电机基本控制方法无刷直流电机由电动机主体和驱动器组成，是一种典型的机电一体化产品。无刷电机是指无电刷和换向器(或集电环)的电机，又称无换向器电机。直流无刷电动机的电机本身是机电能量转换部分，无刷电机的转子上装有永磁体，定子上是电枢，与有刷电机正好是相反的。它除了电机电枢、永磁励磁两部分外，还带有传感器。电机本身是直流无刷电机的核心，它不仅关系到性能指标、噪声振动、可靠性和使用寿命等，还涉及制造费用及产品成本。由于采用永磁磁场，使直流无刷电机摆脱一般直流电机的传统设计和结构，满足各种应用市场的要求，并向着省铜节材、制造简便的方向发展。直流无刷驱动器包括电源部及控制部，电源部提供三相电源给电机，控制部则依需求转换输入电源频率。电源部可以直接以直流电输入(一般为24V)或以交流电输入(110V/220 V)，如果输入是交流电就得先经转换器(converter)转成直流。不论是直流电输入或交流电输入要转入电机线圈前须先将直流电压由换流器(inverter)转成3相电压来驱动电机。换流器(inverter)一般由6个功率晶体管(V1～V6)分为上臂(V1、V3、V5)/下臂(V2、V4、V6)连接电机作为控制流经电机线圈的开关。控制部则提供PWM(脉冲宽度调制)决定功率晶体管开关频度及换流器(inverter)换相的时机。直流无刷电机一般希望使用在当负载变动时速度可以稳定于设定值而不会变动太大的速度控制，所以电机内部装有能感应磁场的霍尔传感器(hall-sensor)，做为速度之闭回路控制，同时也做为相序控制的依据。但这只是用来做为速度控制并不能拿来做为定位控制。电机驱动电路如图？所示。图1 无刷直流电机的控制电路

自抗扰控制技术简介

自抗扰控制技术简介 1．自抗扰控制技术概述 1.1 什么是自抗扰控制技术自抗扰控制器（Auto/Active Disturbances Rejection Controler，ADRC）技术，是发扬PID控制技术的精髓并吸取现代控制理论的成就，运用计算机仿真实验结果的归纳和总结和综合中探索而来的，是不依赖被控对象精确模型的、能够替代PID控制技术的、新型实用数字控制技术。 1.2 自抗扰控制技术的提出者——韩京清韩京清，朝鲜族, 1937生，系统与控制专家，中国科学院数学与系统科学研究院系统科学研究所研究员、博士生导师,长期从事控制理论与应用研究工作，是我国控制理论和应用早期开拓者之一。韩京清先生于1998年正式提出自抗扰控制这一思想。在这个思想提出之后，国内外许多研究者都围绕着“自抗扰控制”展开实际工程应用的研究。同时，自抗扰控制的理论分析的研究也在不断的深入。 1.3 自抗扰控制技术的特点和优点（1）自抗扰控制器采用“观测＋补偿”的方法来处理控制系统中的非线性与不确定性，同时配合非线性的反馈方式，提高控制器的动态性能。（2）自抗扰控制器算法简单、易于实现、精度高、速度快、抗扰能力强。（3）统一处理确定系统和不确定系统的控制问题；扰动抑制不需外扰模型或者外扰是否观测；控制算法不需辨识控制对象；统一处理非线性和线性系统；可以进行时滞系统控制；解耦控制只要考虑静态耦合，不用考虑动态耦合等。 2．自抗扰控制技术提出的背景

2.1 现代控制理论的缺点和改进现代控制理论以状态变量描述为基础，以状态反馈实现极点配置来改善全局动态特性的问题。因而，此种控制的主要手段是状态反馈。“这种全局控制方法需要知道关于开环动态特性的先验知识和状态变量的信息，这在许多工程实际中是很不现实的，因为工程实际提供不了有关开环动态特性的多少先念知识，因此这种全局控制方法是很难在实际中得到应用。”这就是现代控制理论的缺点，这也限制了这种控制方法在工程实际中的应用。事实上，要实现控制目的，不一定要知道系统的开环动态特性。实现控制的主要目的是施加控制力，使目标值与输出值之间的误差衰减下去，因而只需要知道开环动态特性的具体表现量。这就是将状态反馈的理念转换为误差反馈的理念。图（1）、图（2）是这两种控制方式的框图。图（1）基于状态反馈的全局控制方法图（2）基于误差反馈的“过程的控制” 2.2 PID控制的优缺点 PID控制的主要优点是：“不用被控对象的精确模型，只用控制目标与对象实际行为的误差来产生消除此误差的控制策略的过程控制思想，是PID留给人类的宝贵思想遗产，是PID控制技术的精髓。”也正是因为这个原因，PID控制才能在控制工程实践中得到广泛有效的应用。

计算机图形学实验报告

计算机图形学实验报告姓名：谢云飞学号：20112497 班级：计算机科学与技术11-2班实验地点：逸夫楼507 实验时间：2014.03

实验1直线的生成 1实验目的和要求理解直线生成的原理；掌握典型直线生成算法；掌握步处理、分析实验数据的能力；编程实现DDA算法、Bresenham中点算法；对于给定起点和终点的直线，分别调用DDA算法和Bresenham中点算法进行批量绘制，并记录两种算法的绘制时间；利用excel等数据分析软件，将试验结果编制成表格，并绘制折线图比较两种算法的性能。 2实验环境和工具开发环境：Visual C++ 6.0 实验平台：Experiment_Frame_One（自制平台）。本实验提供名为 Experiment_Frame_One的平台，该平台提供基本绘制、设置、输入功能，学生在此基础上实现DDA算法和Mid_Bresenham 算法，并进行分析。 ?平台界面：如错误！未找到引用源。所示 ?设置：通过view->setting菜单进入，如错误！未找到引用源。所示 ?输入：通过view->input…菜单进入.如错误！未找到引用源。所示 ?实现算法： ◆DDA算法：void CExperiment_Frame_OneView::DDA(int X0, int Y0, int X1, int Y1) Mid_Bresenham法：void CExperiment_Frame_OneView::Mid_Bresenham(int X0, int Y0, int X1, int Y1)

3实验结果 3.1程序流程图 1）DDA算法流程图：开始定义两点坐标差dx，dy，以及epsl，计数k=0，描绘点坐标x,y，x增量xIncre，y增量yIncre ↓ 输入两点坐标x1,y1,x0,y0 ↓ dx=x1-x0,dy=y1-y0; ＿＿＿＿＿＿＿＿＿↓＿＿＿＿＿＿＿＿＿ ↓↓ 若|dx|>|dy| 反之 epsl=|dx| epsl=|dy| ↓＿＿＿＿＿＿＿＿...＿＿＿＿＿＿＿＿↓ ↓ xIncre=dx/epsl; yIncre=dy/epsl ↓ 填充(强制整形)(x+0.5,y+0.5); ↓←←←← 横坐标x+xIncre; 纵坐标y+yIncre; ↓↑ 若k<=epsl →→→k++ ↓ 结束 2）Mid_Bresenham算法流程图开始 ↓ 定义整形dx,dy,判断值d,以及UpIncre,DownIncre,填充点x,y ↓ 输入x0,y0,x1,y1 ＿＿＿＿＿＿↓＿＿＿＿＿＿ ↓↓ 若x0>x1 反之 x=x1;x1=x0;x0=x; x=x0;

自抗扰控制技术在微机电换能器中的应用

第30卷第12期2013年12月控制理论与应用 Control Theory&Applications V ol.30No.12 Dec.2013自抗扰控制技术在微机电换能器中的应用 DOI:10.7641/CTA.2013.31016 董莉莉? (克里夫兰州立大学,俄亥俄州克里夫兰市44115,美国) 摘要:自抗扰技术,作为一门新兴的鲁棒控制技术,能够成功补偿微机电制造上的缺陷以及周围环境的扰动,从而提高微机电传感器和执行器的性能,增加它们的测量及移动精度.本文介绍了自抗扰技术在微机电陀螺仪和静电执行器两大微机电换能器上的应用.通过使用此项控制技术,微机电陀螺仪可精确测量并输出匀速及时变角速度.此外,一种模型辅助自抗扰控制器被首次应用到微执行器上.此模型辅助自抗扰控制器建立在部分模型已知的基础上.它能够在外干扰存在的情况下,把静电执行器的位移范围提高到电容间距的99%.模型辅助自抗扰控制器的抗噪声能力也优于传统的自抗扰控制器.作者用仿真和实验结果向读者展示了自抗扰技术在微机电领域的鲁棒性,有效性和实用性. 关键词:微机电系统;微机电陀螺仪;静电执行器;自抗扰控制;鲁棒性中图分类号:TP202+.1文献标识码: Application of active disturbance rejection control to micro-electro-mechanism system transducers DONG Li-li? (Cleveland State University,Cleveland,OH44115,USA) Abstract:Active disturbance rejection control(ADRC)is an emerging robust control technology.It improves the performance of micro-electro-mechanism system(MEMS)sensors and actuators and increases their measurement and displacement accuracies through effectively compensating the imperfections in micro-fabrications and environmental vari-ations.The applications of an ADRC to MEMS gyroscopes and electrostatic actuators are introduced in this paper.The ADRC facilitates accurate sensing of both constant and time-varying rotation rates for MEMS gyroscopes.In addition, an alternative ADRC is initially applied to an electro-static actuator.The alternative ADRC is constructed based on par-tially known model information.It drives and stabilizes the displacement output of an electrostatic actuator to99%of full capacitor gap despite of the presence of disturbance.The alternative ADRC also has better noise rejection capability than traditional ADRC.Simulation and experimental results demonstrate the robustness,effectiveness and feasibility of the ADRC in MEMS area. Key words:micro-electro-mechanism system(MEMS);MEMS gyroscope;electro-static actuator;active disturbance rejection control;robustness 1引言(Introduction) 微机电陀螺仪和静电执行器同属于微机电(micro-electro-mechanical system,MEMS)换能器.微机电陀螺仪是角速度和角位移传感器.静电执行器负责将静电信号转换成机械移动.随着微机电制造技术的日新月异,MEMS换能器在近20年来得到了飞速的发展.它们体积小(只有微米或者毫米量级)、重量轻、成本低、耗能少、便于携带,已经被广泛应用到航天系统、军事制导、家用电器和汽车工业中[1]. 微机电陀螺仪的测量精度主要取决于硅片的机械振动.然而微机电制造技术的缺陷会造成微陀螺仪内部驱动机构的错位,驱动和感应部位的非对称,以及质量与中心轴的偏离[2].这些机械系统的缺陷将引起微陀螺系统参数的不确定性,再加上周围环境变化所带来的外扰动,最终会导致测量误差的产生.传统的机械补偿能够减少一部分由于制造缺陷所带来的误差.然而机械补偿不但耗时、成本高,而且很难在一个小如硬币的微陀螺仪上实行.因此,需要一个能够成功消除(或大大减少)机械误差,提高微陀螺测量精度和稳定性的鲁棒控制器进行电补偿. 一个自由度的平板静电执行器(又称作微执行器)由固定和移动电板组成.两个平行电板在电场中充电后会形成电容.当改变电容器的控制电压时,移动电板可离开原始位置,上下移动.然而由于系统本收稿日期:2013?09?26;收修改稿日期:2013?12?07.?通信作者.E-mail:L.Dong34@https://www.doczj.com/doc/02718677.html,.

计算机图形学实验报告

计算机图形学实验报告学号：20072115 姓名：班级：计算机 2班指导老师：何太军 2010.6.19

实验一、Windows 图形程序设计基础 1、实验目的 1）学习理解Win32 应用程序设计的基本知识（SDK 编程）； 2）掌握Win32 应用程序的基本结构（消息循环与消息处理等）； 3）学习使用VC++编写Win32 Application 的方法。 4）学习MFC 类库的概念与结构； 5）学习使用VC++编写Win32 应用的方法（单文档、多文档、对话框）； 6）学习使用MFC 的图形编程。 2、实验内容 1）使用WindowsAPI 编写一个简单的Win32 程序，调用绘图API 函数绘制若干图形。（可选任务） 2 ）使用MFC AppWizard 建立一个SDI 程序，窗口内显示"Hello,This is my first SDI Application"。（必选任务） 3）利用MFC AppWizard(exe)建立一个SDI 程序，在文档视口内绘制基本图形（直线、圆、椭圆、矩形、多边形、曲线、圆弧、椭圆弧、填充、文字等），练习图形属性的编程（修改线型、线宽、颜色、填充样式、文字样式等）。定义图形数据结构Point\Line\Circle 等保存一些简单图形数据（在文档类中），并在视图类OnDraw 中绘制。 3、实验过程

1）使用MFC AppWizard(exe)建立一个SDI 程序,选择单文档； 2）在View类的OnDraw（）函数中添加图形绘制代码，说出字符串“Hello,This is my first SDI Application”，另外实现各种颜色、各种边框的线、圆、方形、多边形以及圆弧的绘制； 3）在类视图中添加图形数据point_pp,pp_circle的类，保存简单图形数据，通过在OnDraw（）函数中调用，实现线、圆的绘制。 4、实验结果正确地在指定位置显示了"Hello,This is my first SDI Application"字符串，成功绘制了圆，椭圆，方形，多边形以及曲线圆弧、椭圆弧，同时按指定属性改绘了圆、方形和直线。成功地完成了实验。结果截图： 5、实验体会通过实验一，了解了如用使用基本的SDI编程函数绘制简单的图

电子产品可靠性测试报告.docx

XXXX股份有限公司检测中心检测报告报告编号：2019-5-25 样品名称电子产品可靠性测试样品编号2019-5-25 委托单位XXXX 实业有限公司型号/规格RC661-Z2委托单位 XXXXXX检测类别委托试验地址样品来源收样日期2019年4月15日委托方送样方式 2019 年4月15日～样品数量120检测日期 2019年5月15日 1.高低温工作试验10.外箱跌落试验18.标签酒精测试 2.高温高湿工作试验11.外箱振动试验19.盐雾测试 3.外箱温湿度交变储存试验 12.稳定性测试20.外箱抗压测试 4.外箱高温高湿储存试验13.铅笔硬度测试21.ESD 测试检测项目 5.冷热冲击试验14.底噪测试22.电源通断测试 6.裸机跌落试验15.防水测试23.裸机振动试验 7.裸机微跌试验16.大头针缝隙安全测试 https://www.doczj.com/doc/02718677.html,B 线摇摆测试 8.彩盒包装跌落试验17.标签橡皮测试25.125℃高温存放 9.快递盒包装跌落试验样品说明委托方提供120 个样品用于本次试验，其中：裸机 40台， PCBA 20 块，带包装 3 箱（ 60台）。

参考标准：检测依据 YD/T 1539-2006《移动通信手持机可靠性技术要求和测试方法》检测结论样品按照要求完成了测试，测试结果见报告正文备注--- 编制：审核：批准：批准人职务：年月日年月日年月日第1页共 9页

XXXX股份有限公司检测中心检测报告报告编号：2019-5-25 试验情况综述序号项目 1高低温1 标准要求温度45℃ 试验情况工作试验 2高温高湿工作试验3外箱温湿度交变储存试验持续时间 6 小时 2温度45℃～ -10 ℃ 降温时间 2 小时 3温度-10 ℃ 持续时间 6 小时 4温度-10 ℃～ 45℃ 升温时间 1 小时每循环时间15小时循环次数4 样品状态在线测试温度40℃ 相对湿度90﹪ 持续时间96h 样品状态在线测试 1温度70℃ 湿度40﹪ 持续时间12 小时 2温度70℃～ -20 ℃ 降温时间 2 小时 3温度-20 ℃ 4持续时间12 小时温度-20 ℃～湿度40 ﹪ 升温时间 1 小时每循环时间27 小时循环次数4 样品状态包装、不

计算机图形学实验报告

计算机图形学（computer graphics）的基本含义是使用计算机通过算法和程序在显示设备上构造图形。图形是人们通过计算机设计和构造出来的，不是通过摄像机、扫描仪等设备输入的图像。这里的图形可以是现实中存在的图形，也可以是完全虚拟构造的图形。以矢量图的形式呈现，更强调场景的几何表示，记录图形的形状参数与属性参数。例如，工程图纸(drawing)，其最基本的图形单元是点、线、圆/弧等，其信息包含图元的几何信息与属性信息(颜色、线型、线宽等显式属性和层次等隐式属性)。图像处理（image processing）则是研究图像的分析处理过程，图像处理研究的是图像增加、模式识别、景物分析等，研究对象一般为二维图像。图像以点阵图形式呈现，并记录每个点的灰度或色彩。例如，照片、扫描图片和由计算机产生的真实感和非真实感图·形等，最基本的图像单元（pels，picture elements）是点—像素（pixel），其信息实际上是点与它的属性信息(颜色、灰度、亮度等)。计算机视觉（computer vision）包括获取、处理、分析和理解图像或者更一般意义的真实世界的高维数据方法，它的目的是产生决策形式的数字或者符号信息。

计算机图形学和计算机视觉是同一过程的两个方向。计算机图形学将抽象的语义信息转化成图形，计算机视觉则从图形中提取抽象的语义信息，图像处理研究的则是一个图像或一组图像之间的相互转化和关系，与语义信息无关。下表从输入和输出的角度对三者的区别进行辨析：表2 图像处理&计算机视觉&计算机图形学对比计算机图形学，输入的是对虚拟场景的描述，通常为多边形数组，而每个多边形由三个顶点组成，每个顶点包括三维坐标、贴图坐标、RGB 颜色等。输出的是图像，即二维像素数组。计算机视觉，输入的是图像或图像序列，通常来自相机、摄像头或视频文件。输出的是对于图像序列对应的真实世界的理解，比如检测人脸、识别车牌。图像处理，输入的是图像，输出的也是图像。

自抗扰控制简介

目录目录目录 (1) 1 绪论 (1) 2 问题描述 (1) 3 发展现状 (2) 3.1 非线性跟踪微分器 (2) 3.2 扩张状态观测器 (3) 3.3 自抗扰控制律 (4) 3.4 参数整定问题 (4) 4 未来展望 (15分) (4) 5 结论 (5) 参考文献 (6)

1 绪论自抗扰控制是韩京清先生以对控制理论的反思为开端提出的以反馈系统的标准型（积分器串联型）为基础，以工程控制的鲁棒性为目标的控制技术[1-5]。其思想是以工业界占主导地位的PID控制为出发点，在改进非线性PID的基础上提出自抗扰的概念，算法简单，在未知强非线性和不确定强扰动的作用下仍能够保持控制精度。在国内，自抗扰控制技术在四旋翼无人机控制[6]、航天器姿态控制[7]、精密车床中快速刀具的伺服控制[8]、电机的励磁控制[9]等方面均有应用案例。在国外，自抗扰控制于2009年通过了运动控制的工业评估[10]；2013年，德州仪器开始在全球发布以自抗扰为技术核心的运动控制芯片[11]。可见，自抗扰控制技术具备巨大的潜力与工程应用前景。 2 问题描述 1989年，韩京清先生提出了对控制领域的疑问——模型论还是控制论。模型论“靠系统的数学模型去找控制率”，后者依靠的是系统的“某些响应特征或过程的某些实时信息”。而“通过误差来消除误差”正是简单的线性PID所蕴含的朴素思想，也是PID能够在工业界获得广泛应用的原因。而以现代控制理论为代表的控制理论虽然在数学上严密可证，然而在实际应用中却较少，因为实际的控制对象总是不可避免地存在未知与不确定性。因此，反思控制理论数学化带来的理论与工业实践的脱节，探索新的控制技术与理论是有必要的。而自抗扰控制技术就是基于以上的问题，以PID为出发点，探索控制技术与理论的新方向。

(完整word版)计算机图形学实验报告

一、实验目的 1、掌握中点Bresenham直线扫描转换算法的思想。 2掌握边标志算法或有效边表算法进行多边形填充的基本设计思想。 3掌握透视投影变换的数学原理和三维坐标系中几何图形到二维图形的观察流程。 4掌握三维形体在计算机中的构造及表示方法二、实验环境 Windows系统, VC6.0。三、实验步骤 1、给定两个点的坐标P0(x0,y0)，P1(x1,y1)，使用中点Bresenham直线扫描转换算法画出连接两点的直线。实验基本步骤首先、使用MFC AppWizard(exe)向导生成一个单文档视图程序框架。其次、使用中点Bresenham直线扫描转换算法实现自己的画线函数，函数原型可表示如下： void DrawLine(CDC *pDC, int p0x, int p0y, int p1x, int p1y); 在函数中，可通过调用CDC成员函数SetPixel来画出扫描转换过程中的每个点。 COLORREF SetPixel(int x, int y, COLORREF crColor ); 再次、找到文档视图程序框架视图类的OnDraw成员函数，调用DrawLine 函数画出不同斜率情况的直线，如下图：

最后、调试程序直至正确画出直线。 2、给定多边形的顶点的坐标P0(x0,y0)，P1(x1,y1)，P2(x2,y2)，P3(x3,y3)，P4(x4,y4)…使用边标志算法或有效边表算法进行多边形填充。实验基本步骤首先、使用MFC AppWizard(exe)向导生成一个单文档视图程序框架。其次、实现边标志算法或有效边表算法函数，如下： void FillPolygon(CDC *pDC, int px[], int py[], int ptnumb); px：该数组用来表示每个顶点的x坐标 py ：该数组用来表示每个顶点的y坐标 ptnumb：表示顶点个数注意实现函数FillPolygon可以直接通过窗口的DC（设备描述符）来进行多边形填充，不需要使用帧缓冲存储。（边标志算法）首先用画线函数勾画出多边形,再针对每条扫描线,从左至右依次判断当前像素的颜色是否勾画的边界色,是就开始填充后面的像素直至再碰到边界像素。注意对顶点要做特殊处理。通过调用GDI画点函数SetPixel来画出填充过程中的每个点。需要画线可以使用CDC的画线函数MoveTo和LineTo进行绘制，也可以使用实验一实现的画直线函数。 CPoint MoveTo(int x, int y ); BOOL LineTo(int x, int y ); 实现边标志算法算法需要获取某个点的当前颜色值，可以使用CDC的成员函数 COLORREF GetPixel(int x, int y ); 再次、找到文档视图程序框架视图类的OnDraw成员函数，调用FillPolygon 函数画出填充的多边形，如下： void CTestView::OnDraw(CDC* pDC) { CTestcoodtransDoc* pDoc = GetDocument(); ASSERT_VALID(pDoc);

计算机图形学实验报告

****计算机学院《计算机图形学》课程报告学院：计算机科学与工程专业：计算机科学与技术班级：*** 学号：********** 姓名：****** 成绩：

一、了解OpenGL编程步骤及直线生成算法 3.1理解OpenGL的程序结构：掌握OpenGL提供的基本图形函数，尤其是生成简单几何元素的函数。 3.1基本数据结构描述：逐点比较法： A(200,200)、B(2000,2000) DDA： A(200,200)、B(2000,2000) Brasenham: A(0,0)、B(200,200) 3.2算法描述：逐点比较法：对于第一象限直线OA上任一点(X,Y):X/Y = X e/Y e 若点为P i（X i，Y i），则该点的偏差函数F i可表示为若F i= 0，表示加工点位于直线上；若F i> 0，表示加工点位于直线上方；若F i< 0，表示加工点位于直线下方。（2）偏差函数字的递推计算采用偏差函数的递推式（迭代式）既由前一点计算后一点 F i =Y i X e -X i Y e 若F i>=0，规定向+X 方向走一步 X i+1 = X i +1 F i+1 = X e Y i–Y e(X i +1)=F i–Y e

若F i<0，规定+Y 方向走一步，则有 Y i+1 = Y i +1 F i+1 = X e(Y i +1)-Y e X i =F i +X e （3）终点判别直线插补的终点判别可采用三种方法。 1）判断插补或进给的总步数； 2）分别判断各坐标轴的进给步数； 3）仅判断进给步数较多的坐标轴的进给步数。 DDA算法： (1)已知过端点P0 (x0, y0), P1(x1, y1)的直线段L ：y=kx+b (2)直线斜率为:k=(y1-y0)/(x1-x0) (3)X i+1=X i+ε*ΔX Y i+1=Y i+ε*ΔY 其中， ε=1/max(|ΔX|,|ΔY|) max(|ΔX|,|ΔY|)= |ΔX| (|k|<=1) |ΔY| (|k|>1) (4)|k|<=1时：X i+1=X i+(或-)1 Y i+1=Y i+(或-)k |k|>1时：X i+1=X i+(或-)1/k Y i+1=Y i+(或-)1 Brasenham算法：设直线起点P0（x0，y0），终点P1（x1，y1），令e0=2?y - ?x作为判别函数，根据e0的正负，可以确定走向： ①e0＜0，Y 方向不走步 ②e0＞=0，Y方向走一步递推公式：

一种新型控制方法——自抗扰控制技术及其工程应用综述

DOI : 10.11992/tis.201711029网络出版地址: https://www.doczj.com/doc/02718677.html,/kcms/detail/23.1538.TP.20180413.0941.002.html 一种新型控制方法—自抗扰控制技术及其工程应用综述陈增强1,2，刘俊杰1,2，孙明玮1 （1. 南开大学计算机与控制工程学院，天津 300350; 2. 天津市智能机器人重点实验室，天津 300350）摘要：自抗扰控制(active disturbance rejection control ，ADRC)是韩京清研究员于1998年正式提出的一种不依赖被控对象模型的新型实用技术，具有很好的工程应用前景。为了便于理论分析与工程实际应用的推广实现，高志强教授在ADRC 的基础上提出易于参数整定的线性自抗扰控制(LADRC)，极大地推动了自抗扰控制理论发展与实际应用。本文简要介绍了自抗扰控制的基本思想及线性自抗扰控制的基本原理，较为系统地阐述了自抗扰控制理论的研究进展，就自抗扰控制在实际工程领域中的应用进行了分类总结，最后给出需要进一步深入研究的方向。关键词：自抗扰控制；线性自抗扰控制；扩张状态观测器；稳定性分析；工程控制应用中图分类号：TP273 文献标志码：A 文章编号：1673?4785(2018)06?0865?13 中文引用格式：陈增强, 刘俊杰, 孙明玮. 一种新型控制方法—自抗扰控制技术及其工程应用综述[J]. 智能系统学报, 2018,13(6): 865–877. 英文引用格式：CHEN Zengqiang, LIU Junjie, SUN Mingwei. Overview of a novel control method: active disturbance rejection con-trol technology and its practical applications[J]. CAAI transactions on intelligent systems, 2018, 13(6): 865–877. Overview of a novel control method: active disturbance rejection control technology and its practical applications CHEN Zengqiang 1,2，LIU Junjie 1,2，SUN Mingwei 1 (1. College of Computer and Control Engineering, Nankai University, Tianjin 300350, China; 2. Key Lab of Intelligent Robotics of Tianjin, Tianjin 300350, China) Abstract : The active disturbance rejection control (ADRC) technology, which was proposed by Han Jingqing in 1998,is a novel practical technology independent of the controlled object model, and it has a good application prospect. To fa-cilitate theoretical analysis and practical engineering applications, Professor Gao Zhiqiang proposed a linear active dis-turbance rejection control (LARDC), which is based on the ADRC and greatly improves the development and applica-tion of the ADRC. This paper presents the basic idea of the ADRC and the fundamental principle of the LADRC. Re-search progress on the theoretical analysis for ADRC is systematically described, and practical engineering applications based on ADRC are summarized, and finally, further potential research directions are presented. Keywords : ADRC; linear active disturbance rejection control (LADRC); extended state observer (ESO); stability ana-lysis; engineering control application PID 控制是一种基于误差的反馈控制，其不依赖被控过程的模型，结构简单且鲁棒性强，至今仍在工程上占据着主要地位。而针对PID 控制难以处理的复杂控制对象，现代控制理论产生并涌现了如最优控制、鲁棒控制、自适应控制等理论成果，大多数的现代控制理论方法均依赖于系统的数学模型，难以在实际应用中推广。1989年，收稿日期：2017?11?27. 网络出版日期：2018?04?13. 基金项目：国家自然科学基金项目(61573199, 61573197)；天津市自然科学基金项目(14JCYBJC18700). 通信作者：陈增强. E-mail ：chenzq@https://www.doczj.com/doc/02718677.html,.第 13 卷第 6 期智　能　系　统　学　报Vol.13 No.62018 年 12 月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Dec. 2018

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