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状態空間モデルを使った設計
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LQGRegulator
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MATHEMATICA 組込みシンボル
KalmanEstimator
EstimatorGains
LQEstimatorGains
DiscreteLQEstimatorGains
StateFeedbackGains
LQRegulatorGains
DiscreteLQRegulatorGains
RiccatiSolve
DiscreteRiccatiSolve
EstimatorRegulator
関連項目 »
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状態空間モデルを使った設計
バージョン8.0の新機能:アルファベット順のリスト
バージョン8.0の新機能:数学とアルゴリズム
その他 »
LQGRegulator
LQGRegulator
ノイズの多い測定値
sensors
とフィードバック入力
finputs
を使って
StateSpaceModel
ss
の最適フィードバック調節器を構築する.この過程,測定,共分散行列は
w
,
v
,
h
であり,状態,入力,重みつき状態入力行列は
q
,
r
,
p
である.
LQGRegulator
einputs
を外因的決定論的入力として指定する.
詳細
状態空間モデル
ss
は
StateSpaceModel
として与えられる.ただし,
a
,
b
,
c
,
d
は連続時間系もしくは離散時間系における状態,入力,出力,伝送の各行列を表す.
連続時間系
離散時間系
入力
は確率論的入力
,フィードバック入力
,外因的な決定論的入力
を含むことができる.
引数
finputs
と
einputs
は
における
と
の位置を指定する整数のリストである.
出力
はノイズの多い測定値
およびその他の出力からなる.
引数
sensors
は
における
の位置を指定する整数のリストである.
LQGRegulator
は
LQGRegulator
[{
ss
,
sensors
,
finputs
,
None
}, {
...
}]
に等しい.
指定がなければ,
h
と
p
は零行列であるとみなされる.
調節器のある連続時間系のブロック図:
調整器のある離散時間系のブロック図:
調節器のある系のブロック図:
例題
すべて閉じる
例
(1)
1つの測定された出力と1つのフィードバック入力がある系のLQG調節器を構築する:
1つの測定された出力と1つのフィードバック入力がある系のLQG調節器を構築する:
In[1]:=
Out[1]=
スコープ
(3)
1つの測定値と2つのフィードバック入力がある連続時間系のLQG調節器:
2つの検出器出力,1つのフィードバック入力,1つの外因的決定論的入力,1つの確率論的入力がある系のLQG調節器:
離散時間系のLQG調節器を設計する:
アプリケーション
(1)
SISO系のLQG調節器:
閉ループ系:
閉ループ出力応答:
特性と関係
(2)
閉ループの極は状態フィードバックおよび推定器の下位の系の極である:
最適化状態フィードバックゲインとKalman推定器モデルからLQG調節器を構築する:
LQGRegulator
も同じ結果を与える:
関連項目
KalmanEstimator
EstimatorGains
LQEstimatorGains
DiscreteLQEstimatorGains
StateFeedbackGains
LQRegulatorGains
DiscreteLQRegulatorGains
RiccatiSolve
DiscreteRiccatiSolve
EstimatorRegulator
その他
状態空間モデルを使った設計
バージョン8.0の新機能:アルファベット順のリスト
バージョン8.0の新機能:数学とアルゴリズム
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