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systune
或looptune
。
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:
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
创建一个LQG要求。要求的事情
= TuningGoal.LQG (wname
,zname
,QW
,求出
)wname
和zname
指定信号组成w(t),z(t)。的矩阵QW
和求出
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
和求出
指定单位矩阵的倍数。
输入参数
|
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
如果 |
|
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
如果 |
|
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* QWd为 默认值:我 |
|
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 默认值:我 |
属性
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噪声协方差矩阵的输入w(t),指定为一个矩阵。的值 |
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重量信号性能z(t),指定为一个矩阵。的值 |
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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 |
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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 |
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应用模型的优化目标,指定为一个向量的指数。 使用 要求的事情。模型= 2:4; 当 默认值: |
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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 如果您使用的是调优目标优化广义状态空间( 例如,如果 默认值: |
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调优目标名称,指定为一个特征向量。 例如,如果 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
和免费的
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
wname
来zname
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MinDecay
和MaxRadius
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。
为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另请参阅
systune
|slTuner
(金宝app仿真软件控制设计)|systune (slTuner)
(金宝app仿真软件控制设计)|viewGoal
|evalGoal
|TuningGoal.WeightedVariance
|TuningGoal.Variance