线性二次调节器(LQR)设计
[k,s,e] = lqr(sys,q,r,n)
[k,s,e] = lqr(a,b,q,r,n)
[k,s,e] = lqr(sys,q,r,n)
计算最佳增益矩阵K.
。
对于连续时间系统,国家反馈法你= -kx.最小化二次成本函数
受系统动态的影响
除了国家反馈收益K.
那LQR.
返回解决方案S.
相关的Riccati方程
和闭环特征值E = EIG(A-B * K)
。K.来自S.使用
对于离散时间的状态空间模型,你[N.] = -kx.[N.]最小化
受到约束X[N.+ 1] =斧头[N.] +BU.[N.]。
[k,s,e] = lqr(a,b,q,r,n)
是具有动态的连续时间模型的等效语法
在所有情况下,当您省略矩阵时N
那N
设置为0。
问题数据必须满足:
这对 (一种那B.)是稳定的。
R.>0.和 。
在虚构轴上(或离散时间的单位圈)没有不可观察的模式。
LQR.
金宝app支持具有非奇妙的描述符模型E.。输出S.
的LQR.
是对等同的显式状态空间模型的Riccati方程的解决方案: