3. 设计LQR控制器,通过解离散时间的Riccati方程,可以获得最优的状态反馈控制器。这个控制器以状态为输入,根据系统的状态信息来生成控制输入,以最小化性能指标。 方程如下: 解该方程可以参考之前的文章。 4. 最后得到最优控制器公式如下: 其中K为状态反馈矩阵,根据当前系统状态可以得到最终控制量u=-Kx。 matlab代码...
一、弹簧-阻尼模型 由牛顿第二定律: MATLAB代码如下: LQR_Test_Complete_MSD.m %%程序初始化,清空工作空间,缓存clearall;closeall;clc;%% 系统定义%定义系统矩阵A;A=[0,1;-1-0.5];%计算矩阵系统矩阵A的维度;n=size(A,1);%定义输入矩阵 B;B=[0;1];%计算输入矩阵的维度;p=size(B,2);%% 系统离散化...
假设我们有一个比较简单的系统:x_dot = x + u,性能泛函就是线性二次型性能泛函的一般形式,那么按照这个步骤,便可以求出一个最优控制率: 其实使用matlab的话,是可以直接得到这个矩阵K的,之后代入就可以了,我自己做了一个简单的sumilink模型来验证一下: 按照那个方程画出模型: 之后就可以看出最后的控制效果:...
matlablqr函数 Matlab中的lqr函数是一种线性二次型调节器,它可以用于设计状态反馈控制器。该函数通过解决代数矩阵方程来计算控制器增益矩阵,使得系统的状态能够以最优的方式从初始状态达到稳态。lqr函数需要系统的状态空间模型和代价函数作为输入,其中代价函数用于描述控制系统在不同状态下的损失程度。该函数可以应用于各种...
Matlab LQR 推导及简单应用 本文主要介绍LQR的直观推导,说明LQR目标函数J选择的直观含义以及简单介绍矩阵Q,R的选取,最后总结LQR控制器的设计步奏,并将其应用在一个简单的倒立摆例子上。 假设有一个线性系统能用状态向量的形式表示成: ( 1 ) 其中 ,初始条件是 ...
Matlab LQR 是一種最佳化控制方法,設計目標是找到一組控制輸入,使得線性系統的狀態軌跡儘可能地接近目標,同時使控制輸入儘可能小。其目標函式是一個二次型成本函式。 分為以下幾個步驟: 1. 設系統動態方程為: 其中x為狀態量,u為控制輸入,A和B為狀態轉移和控制矩陣。
网络MATLAB直线倒立摆一阶倒立摆LQR控制仿真,小车倒立摆起摆和平衡控制 文献三种控制方法对比 pd控制、lqr控制、mpc模型预测控制, 视频播放量 477、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 0、收藏人数 6、转发人数 2, 视频作者 优化建模, 作者简介 q 644245583,相关视频:MATLAB
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 ⛄ 内容介绍 随着移动机器人在农业领域内广泛的应用,由于其复杂不规则的地形以及多变的环境对移动机器人的运动控制和稳定性提出了更加严格的要求,因此如何提高移动机器人对于...
我们从几个角度来解析两者关系,简单的说就是MPC是带了约束的LQR. 在陈虹模型预测控制一书中P20中,提到在目标函数中求得极值的过过程中,相当于对输出量以及状态量相当于加的软约束 而模型预测控制与LQR中其中不同的一点,就是MPC中可以加入硬约束进行对状态量以及输出量的硬性约束 ...