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使用状态空间模型进行设计
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LQGRegulator
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MATHEMATICA 内置符号
KalmanEstimator
EstimatorGains
LQEstimatorGains
DiscreteLQEstimatorGains
StateFeedbackGains
LQRegulatorGains
DiscreteLQRegulatorGains
RiccatiSolve
DiscreteRiccatiSolve
EstimatorRegulator
参见 »
|
使用状态空间模型进行设计
8.0的新功能:字母列表
8.0的新功能:数学与算法
更多关于 »
LQGRegulator
LQGRegulator
使用噪声测量
sensors
和反馈输入
finputs
构建
StateSpaceModel
ss
的最优反馈调整器. 过程、测量结果和交叉协方差矩阵为
w
、
v
和
h
;状态、输入和状态-输入加权矩阵为
q
、
r
和
p
.
LQGRegulator
将
einputs
指定为外生确定性输入.
更多信息
状态空间
ss
可以由
StateSpaceModel
给出,其中
a
、
b
、
c
和
d
代表连续时间或离散时间系统的状态、输入、输出和传输矩阵:
连续时间系统
离散时间系统
输入
包括随机输入
、反馈输入
和外生确定性输入
.
参数
finputs
和
einputs
是整数列表,指定
和
在
中的位置.
输出
包括测量噪声
和其它输出.
参数
sensors
是一个整数列表,指定
在
中的位置.
LQGRegulator
等同于
LQGRegulator
[{
ss
,
sensors
,
finputs
,
None
}, {
...
}]
.
如果没有指明,
h
和
p
被假定为零矩阵.
带有调整器的连续时间系统的方框图:
带有调整器的离散时间系统的方框图:
带有调整器的系统具有以下方框图:
范例
关闭所有单元
例
(1)
构建具有一个测量输出和一个反馈输入系统的 LQG 调整器:
构建具有一个测量输出和一个反馈输入系统的 LQG 调整器:
In[1]:=
Out[1]=
范围
(3)
构建具有一个测量和两个反馈输入连续时间系统的 LQG 调整器:
具有两个感应器输出、一个反馈输入、一个外生决定性输入和一个随机输入系统的 LQG 调整器:
设计离散时间系统的 LQG 调整器:
应用
(1)
SISO 系统的 LQG 调整器:
闭环系统:
闭环输出响应:
属性和关系
(2)
闭环极点是状态反馈和估计器子系统的极点:
从一个优化的状态反馈增益和卡尔曼估计器模型中构建 LQG 调整器:
LQGRegulator
给出同样的结果:
参见
KalmanEstimator
EstimatorGains
LQEstimatorGains
DiscreteLQEstimatorGains
StateFeedbackGains
LQRegulatorGains
DiscreteLQRegulatorGains
RiccatiSolve
DiscreteRiccatiSolve
EstimatorRegulator
更多关于
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