ADRC（自抗扰控制）是一种针对非线性、不确定系统的先进控制方法。它通过扩展状态观测器（ESO）和跟踪微分器（TD）等模块，实现对系统内部和外部扰动的有效估计和补偿。Simulink是MATLAB的一个强大工具，可用于系统建模、仿真和分析。通过Simulink，我们可以方便地构建ADRC控制器，并利用S函数实现ESO和TD的功能。

ADRC主要由三部分组成：跟踪微分器（TD）、扩展状态观测器（ESO）和非线性状态误差反馈（NLSEF）。TD用于生成指令信号的微分信号，并为ESO提供所需的跟踪信号；ESO则用于估计系统的状态和总扰动；NLSEF则根据ESO的估计结果产生控制信号。

S函数是Simulink中一种特殊的用户定义函数，它可以用来描述系统的动态行为。在ADRC中，我们可以使用S函数来实现ESO和TD的功能。

扩展状态观测器（ESO）用于估计系统的状态和总扰动。在S函数中，我们需要定义ESO的状态方程和输出方程。状态方程通常是一个非线性微分方程，可以通过数值方法求解。输出方程则用于计算ESO的状态估计值。

跟踪微分器（TD）用于生成指令信号的微分信号。在S函数中，我们需要定义TD的差分方程和输出方程。差分方程可以通过递推计算得到指令信号的微分信号。输出方程则用于计算TD的输出值。

在Simulink中，我们可以使用S函数模块来实现ADRC控制器。首先，我们需要创建两个S函数模块，分别用于实现ESO和TD的功能。然后，我们将这些模块与Simulink的其他模块（如信号源、作用域等）连接起来，构建完整的ADRC控制器模型。

以一个简单的非线性系统为例，我们将展示如何在Simulink中构建ADRC控制器，并通过S函数实现ESO和TD的功能。首先，我们定义系统的数学模型，并确定ADRC的参数。然后，我们使用S函数实现ESO和TD，并将它们与Simulink的其他模块连接起来。最后，我们进行仿真，观察控制器的性能。

通过Simulink和S函数的结合，我们可以方便地实现ADRC自抗扰控制器的仿真。这种方法不仅适用于理论研究和教学，也可以用于实际工程应用。通过不断地优化参数和调试模型，我们可以得到性能更好的ADRC控制器。

[列出一些相关的参考文献]

[可以附上一些仿真结果、代码片段等]

通过以上步骤，我们可以利用Simulink和S函数实现基于ADRC自抗扰控制器的仿真。这不仅有助于我们深入理解ADRC的工作原理，也为实际工程应用提供了有力的工具。