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LQOutputRegulatorGains

给出 StateSpaceModel 对象 ss 的最优状态反馈增益矩阵，以及具有输出和控制加权矩阵 q 和 r 的二次代价函数.

在代价函数中包括输出控制交叉耦合矩阵 p.

LQOutputRegulatorGains

将 sensors 指定为 ss 的已测量的输出.

LQOutputRegulatorGains

将 finputs 指定为 ss 的反馈输入.

更多信息

状态空间模型 ss 可以以 StateSpaceModel 给出，其中 a、b、c 和 d 表示在连续时间系统或者离散时间系统中的状态、输入、输出和传递矩阵.

		连续时间系统
		离散时间系统

变量 sensors 是指定所测量的输出在中位置的整数列表.

类似地，finputs 是指定反馈输入在中位置的整数列表.

LQOutputRegulatorGains 等价于 LQOutputRegulatorGains[{ss, All, All}, {...}].

代价函数为：

		连续时间系统
		离散时间系统

在 LQOutputRegulatorGains 中，假定交叉耦合矩阵 p 为零矩阵.

最优控制由给出，其中是所计算的反馈增益矩阵.

对于连续时间系统，最优反馈增益根据计算，其中以及 . 矩阵是连续黎卡提方程的解 .

对于离散时间系统，最优反馈增益根据计算，其中以及 . 矩阵是离散黎卡提方程的解 .

下标表示与反馈输入相关联的子矩阵，下标表示与传感器相关联的子矩阵.

范例

关闭所有单元

例 (2)

连续时间系统的一组最优输出加权状态反馈增益：

离散时间系统的 LQ 输出调节器增益：

连续时间系统的一组最优输出加权状态反馈增益：

In[1]:=

Out[1]//MatrixForm=

离散时间系统的 LQ 输出调节器增益：

In[1]:=

Out[1]=

范围 (5)

计算连续时间系统的一组最优输出加权状态反馈增益：

具有输入输出耦合的代价函数的增益：

离散时间系统的增益：

仅使用第一个输出作为测量值计算得到的增益：

将所有输出作为测量值使用：

仅使用第一个输入作为反馈输入的增益：

应用 (1)

对一个飞行器模型，构建输出加权状态反馈增益矩阵：

绘制闭环输出响应和控制信号的曲线：

属性和关系 (3)

利用 LQRegulatorGains 和等价的加权矩阵，可以计算输出调节器增益：

LQOutputRegulatorGains 给出相同的结果：

通过求解内置 Riccati 方程，计算 LQ 输出调节器增益：

LQOutputRegulatorGains 给出相同的结果：

利用 DiscreteRiccatiSolve 计算离散时间系统的增益：

LQOutputRegulatorGains 给出相同的结果：

参见

LQRegulatorGains DiscreteLQRegulatorGains RiccatiSolve DiscreteRiccatiSolve StateFeedbackGains ControllableModelQ

更多关于

使用状态空间模型进行设计

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