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單級(jí)倒立擺LQR控制的Matlab程序疑問(wèn) 已有1人參與
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看不懂計(jì)算K矩陣后的代碼的含義 求大神講解。新手 金幣不多 聊表心意 發(fā)自小木蟲(chóng)IOS客戶端 |
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hellowangjun
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LQR(linearquadraticregulator)即線性二次型調(diào)節(jié)器,其對(duì)象是現(xiàn)代控制理論中以狀態(tài)空間形式給出的線性系統(tǒng),而目標(biāo)函數(shù)為對(duì)象狀態(tài)和控制輸入的二次型函數(shù)。LQR最優(yōu)設(shè)計(jì)指設(shè)計(jì)是出的狀態(tài)反饋控制器K要使二次型目標(biāo)函數(shù)J取最小值,而K由權(quán)矩陣Q與R唯一決定,故此Q、R的選擇尤為重要。LQR理論是現(xiàn)代控制理論中發(fā)展最早也最為成熟的一種狀態(tài)空間設(shè)計(jì)法。特別可貴的是,LQR可得到狀態(tài)線性反饋的最優(yōu)控制規(guī)律,易于構(gòu)成閉環(huán)最優(yōu)控制。而且Matlab的應(yīng)用為L(zhǎng)QR理論仿真提供了條件,更為我們實(shí)現(xiàn)穩(wěn)、準(zhǔn)、快的控制目標(biāo)提供了方便。 LQR Linear-quadratic regulator design for state space systems. [K,S,E] = LQR(SYS,Q,R,N) calculates the optimal gain matrix K such that: * For a continuous-time state-space model SYS, the state-feedback law u = -Kx minimizes the cost function J = Integral {x'Qx + u'Ru + 2*x'Nu} dt subject to the system dynamics dx/dt = Ax + Bu * For a discrete-time state-space model SYS, u[n] = -Kx[n] minimizes J = Sum {x'Qx + u'Ru + 2*x'Nu} subject to x[n+1] = Ax[n] + Bu[n]. The matrix N is set to zero when omitted. Also returned are the the solution S of the associated algebraic Riccati equation and the closed-loop eigenvalues E = EIG(A-B*K). [K,S,E] = LQR(A,B,Q,R,N) is an equivalent syntax for continuous-time models with dynamics dx/dt = Ax + Bu |
2樓2016-05-24 15:29:51
zhenshengch
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3樓2016-08-11 15:59:38
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lqr函數(shù)是個(gè)內(nèi)部函數(shù)，用來(lái)求解最優(yōu)控制的反饋增益矩陣K，如果你想知道具體怎么解的，可以小本最優(yōu)控制方面的書(shū)看看，都有的。K計(jì)算出來(lái)后，然后求解閉環(huán)系統(tǒng)的狀態(tài)方程，之后求解閉環(huán)系統(tǒng)的階躍響應(yīng) 發(fā)自小木蟲(chóng)Android客戶端 |
4樓2016-08-24 07:39:44
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