电机的数学模型 我们将其重写为状态方程形式,假设 ,控制输入为 ,则可以写成: 为了设计LQR控制器,我们需要定义一个代价函数 ,通常形式为: 其中: - 是状态权重矩阵,用于惩罚状态偏离目标值; - 是控制权重矩阵,用于惩罚控制输入的能量消耗。 选择合适的 和 需要根据控制要求来调整。一般来说: - 用来… ...
%根据观测器的期望极点计算观测器L矩阵L=(acker(A',C',V))';L=0.96970.1769-0.9733 以及得到控制律矩阵K的值: %指定QR矩阵,计算控制率Q=[100,0,0;0,1,0;0,0,1];R=0.2;K=lqr(A,B,Q,R);%输出LQR控制器的K矩阵>>KK=22.282410.29302.2361 画出Simulink模型: 这里的控制器U的状态输入是使用估计...
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
接着,我们来设计一个简单的LQR控制器好了。在命令行输入 >> k = -lqr(sys.A, sys.B, diag([1 1]),1); 然后,就可以运行模型了。这根杆现在会一直保持直立。为了验证控制效果,我们可以把初值的位置偏移一下再仿真 你会看到杆子逐渐直立了起来。除了从动画看效果,还能打开Simscape的viewer来查看仿真轨迹。V...
所设计的控制器,然后用于获得一个动态非线性四重可倒摆法(QIP)的最优控制器。本文首先在标准人工鱼群算法(AFSA)中引入一种称为惯性权重的方法来自适应地选择其参数(视觉和步长) ,然后采用改进算法随机确定 LQR 权矩阵的优化值。采用标准 AFSA 算法和标准人工蜂群(ABC)算法确定加权矩阵的优化值。然后这被用来稳定 ...
举例说明(线性控制器中的一个例子)博客中有说明 在matlab中:使用lqr求解K1、K2 这里希望角度(即x1)能迅速变化,所以Q矩阵中Q11为100,并没有关心角速度(dot角度)变化的情况所以Q22为1,也不关心能量U的变化,所以R=0.01。 最终求解到K1 = -100.4988; K2 = -17.9164 ...
基于MATLAB的单级倒立摆仿真(转) 有关代码及word文档请关注公众号“挽风笔谈”,后台回复A010.02即可获取 一、单级倒立摆概述 倒立摆是处于倒置不稳定状态,人为控制使其处于动态平衡的一种摆,是一类典型的快速、多变量、非线性、强耦合、自然不稳定系统。由于在实际中存在很多类似的系统,因此对它的研究在理论上和方法...
% LQR控制器 [v_delta,delta,delta_r,latError] = LQR_control(idx,x,y,v,yaw,refPos_x,refPos_y,refHeading,refPos_Delta,refK,L,Q,R,dt); % 如果误差过大,退出循迹 if abs(latError) > 3 disp('误差过大,退出程序!\n') break
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