主要内容

TuningGoal.LQGclass

包:TuningGoal

Linear-Quadratic-Gaussian (LQG)目标控制系统调优

描述

使用TuningGoal.LQG指定一个优化目标,量化作为LQG控制性能成本。它适用于任何控制结构,而不只是经典的观察者的最优LQG控制结构。您可以使用这种调优目标控制系统调优与调优命令,如systunelooptune

的LQG成本:

J=E(z(t)′求出z(t))。

z(t)是一个白噪声输入向量的系统响应w(t)。的协方差w(t)是由:

E(w(t)w(t)′)=QW

向量w(t)通常由外部输入到系统噪声等干扰,或命令。向量z(t)包括所有系统变量描述性能,如控制信号,系统状态和输出。E(x)表示随机变量的期望值x

成本函数J随着时间的推移平均也可以写成:

J = lim T E ( 1 T 0 T z ( t ) Z z ( t ) d t )

在您创建一个优化目标,您可以进一步通过设置配置它属性的对象。

建设

要求的事情= TuningGoal.LQG (wname,zname,QW,求出)创建一个LQG要求。wnamezname指定信号组成w(t),z(t)。的矩阵QW求出指定重量的噪声协方差和性能。这些必须对称半正定矩阵。用标量值QW求出指定单位矩阵的倍数。

输入参数

wname

噪声输入,w(t),指定为一个字符特征向量的向量或一个单元阵列,指定信号组成w(t)的名字,如' w '{' w ', ' v '}。指定可用信号的噪声输入调优目标如下。

  • 如果您正在使用的调优目标优化模型金宝app®控制系统的模型wname可以包括:

    • 任何模型输入

    • 任何线性化模型的输入点

    • 任何信号确定为一个控制,测量,开关,或IOs信号在一个slTuner与模型相关的接口模型金宝app

  • 如果您使用的是调优目标来优化广义状态空间模型(一族控制系统使用的)systune,然后wname可以包括:

    • 任何输入控制系统的模型

    • 任何渠道的AnalysisPoint块的控制系统模型

    例如,如果你是调优控制系统模型,T,然后wname可以输入的名字中包含T.InputName。同样,如果T包含一个AnalysisPoint块位置命名X,然后wname可以包括X

  • 如果您使用的是调优目标来优化控制器模型,C0对于一个工厂G0,使用looptune,然后wname可以包括:

    • 任何输入的C0G0

    • 任何渠道的AnalysisPoint块在C0G0

如果wname的频道吗AnalysisPoint块一个广义模型,优化目标是隐含的噪声输入输入的开关:

zname

性能输出,z(t),指定为一个字符特征向量的向量或一个单元阵列,指定信号组成z(t)的名字,如“y”{' y ', ' u '}。指定可用信号的输出性能调优目标如下。

  • 如果您使用的是调优目标优化控制系统仿真软件模型,金宝appzname可以包括:

    • 任何模型输出

    • 任何线性化输出的模型

    • 任何信号确定为一个控制,测量,开关,或IOs信号在一个slTuner与模型相关的接口模型金宝app

  • 如果您使用的是调优目标来优化广义状态空间模型(一族控制系统使用的)systune,然后zname可以包括:

    • 任何输出的控制系统模型

    • 任何渠道的AnalysisPoint块的控制系统模型

    例如,如果你是调优控制系统模型,T,然后zname可以包含在一个输出名字T.OutputName。同样,如果T包含一个AnalysisPoint块和一个通道命名X,然后zname可以包括X

  • 如果您使用的是调优目标来优化控制器模型,C0对于一个工厂G0,使用looptune,然后zname可以包括:

    • 任何输入的C0G0

    • 任何渠道的AnalysisPoint块在C0G0

如果zname的频道吗AnalysisPoint块广义模型,输出性能调优的目标是相关的隐含输出开关:

QW

白噪声输入向量的协方差w(t),指定为一个标量或一个矩阵。使用一个标量值指定的多个单位矩阵。否则指定一个对称半正定矩阵和尽可能多的行向量中的条目w(t)。一个对角矩阵的条目w(t)是不相关的。

的协方差w(t是由:

E(w(t)w(t)′)=QW

当你调优在离散时间控制系统LQG调优目标假设:

E(w(k]w(k]′)=QW/T年代

T年代是时间模型样本。这种假设可以确保一致的结果与优化在连续时间域。在这个假设,w(k)是离散噪声采样得到的连续的白噪声w(t与协方差)QW。如果在你的系统w(k)是一个真正的离散过程与已知协方差QWd,使用价值T年代* QWdQW值在创建LQG目标。

默认值:

求出

性能权重,指定为一个标量或矩阵。使用一个标量值指定的多个单位矩阵。否则指定一个对称半正定矩阵。独立使用对角矩阵规模或惩罚每个变量的贡献z

性能权重为成本函数根据:

J=E(z(t)′求出z(t))。

当你使用LQG调优目标作为努力的目标,软件试图推动成本函数J< 1。当你使用它作为一个软目标,成本函数J是最小化受困难的目标和它的值是导致总体目标函数。因此,选择求出值适当规模成本函数,这样驾驶它低于1或减少产量性能需要。

默认值:

属性

NoiseCovariance

噪声协方差矩阵的输入w(t),指定为一个矩阵。的值NoiseCovariance的属性设置WZ输入参数当您创建LQG调优的目标。

PerformanceWeight

重量信号性能z(t),指定为一个矩阵。的值PerformanceWeight的属性设置求出输入参数当您创建LQG调优的目标。

输入

噪声输入信号名称指定为一个单元阵列的特征向量。输入信号名称指定输入的传递函数约束优化的目标。的初始值输入的属性设置wname输入参数时构造优化目标。

输出

性能输出信号名称指定为一个单元阵列的特征向量。输出信号名称指定输出的传递函数约束优化的目标。的初始值输出的属性设置zname输入参数时构造优化目标。

模型

应用模型的优化目标,指定为一个向量的指数。

使用模型房地产当调优控制系统模型的数组systune,执行调优目标数组中模型的一个子集。例如,假设您想应用调优的目标,要求的事情、第二、第三和第四模型在一个数组传递给模型systune。限制的执行调优目标,使用以下命令:

要求的事情。模型= 2:4;

模型=南适用于所有优化目标模型。

默认值:

开口

反馈回路打开当评估优化目标,指定为一个单元阵列特征向量识别loop-opening位置。调优的目标是评估针对开环配置由开放位置您识别反馈循环。

如果您使用的是调优目标优化控制系统仿真软件模型,金宝app开口可以包括任何线性分析点模型中,或任何线性分析点的slTuner(金宝app仿真软件控制设计)与模型相关的接口模型。金宝app使用addPoint(金宝app仿真软件控制设计)添加分析分和循环的开口slTuner接口。使用getPoints(金宝app仿真软件控制设计)获得可用的分析点的列表slTuner接口模型。

如果您使用的是调优目标优化广义状态空间(一族)模型的控制系统开口可以包括任何AnalysisPoint位置控制系统模型。使用getPoints获取列表中可用的分析点一族模型。

例如,如果机会= {u1, u2的},然后用循环调优的目标是评估分析点开放u1u2

默认值:{}

的名字

调优目标名称,指定为一个特征向量。

例如,如果要求的事情是一个优化目标:

要求的事情。的名字=”LoopReq';

默认值:[]

提示

  • 当你使用这个为连续时间控制系统,调音调优目标systune试图执行零引线(D= 0)的传输优化目标约束。零引线是强加的,因为H2规范,因此优化的价值目标,是无限的连续时间系统的非零引线。

    systune实施零引线固定到零的所有可调参数为直通的术语。systune返回一个错误当修复这些可调参数不足以执行零引线。在这种情况下,您必须修改调优目标或控制结构,或手动修复一些系统的可调参数值,消除了引线。

    当约束传递函数有几个可调模块串联,零位调整所有参数的软件的方法,有助于整体引线可能是保守的。在这种情况下,它是足以零引线的街区之一。如果你想控制哪些块有引线固定为零,您可以手动修复的引线调谐块你的选择。

    修复可调参数块指定值,使用价值免费的块的属性参数化。例如,考虑一个调谐状态块:

    C =可调参数(“C”1、2、3);

    在这个街区实施零引线,设置它D矩阵的值为0,并修正参数。

    西里尔·戴彼第值= 0;西里尔·戴彼第免费的=false;

    有关修改参数值的更多信息,请参阅控制设计块引用页面,如可调参数

  • 这个调优目标强加了一个隐式稳定约束的闭环传递函数wnamezname评估循环打开,点确定开口。这个隐式约束的动力学影响稳定的动力学调优目标。的MinDecayMaxRadius选项的systuneOptions对这些隐式约束动力学控制范围。如果优化不能满足默认的边界,或者默认的边界冲突与其他需求,使用systuneOptions更改这些默认值。

算法

当你调整控制系统使用TuningGoal,软件优化的目标转换成规范化的标量值f(x)。x是免费的(可调)的矢量控制系统参数。软件然后调整参数值最小化f(x),或者开车f(x)低于1如果调优的目标是硬约束。

TuningGoal.LQG,f(x)是由成本函数J:

J=E(z(t)′求出z(t))。

当你使用LQG要求作为努力的目标,软件试图推动成本函数J< 1。当你使用它作为一个软目标,成本函数J是最小化受困难的目标和它的值是导致总体目标函数。因此,选择求出值适当规模成本函数,这样驾驶它低于1或减少产量性能需要。

版本历史

介绍了R2016a

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另请参阅

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