lqr
Progettazione del regolatore lineare quadratico (LQR)
Descrizione
[
calcola la matrice di guadagno ottimale K
,S
,P
] = lqr(sys
,Q
,R
,N
)K
, la soluzione S
dell'equazione algebrica di Riccati associata e i poli a loop chiuso P
per il modello stato-spazio a tempo continuo o a tempo discreto sys
. Q
e R
sono le matrici dei pesi rispettivamente per gli stati e per gli input. La matrice dei termini incrociati N
è impostata su zero quando è omessa.
[
calcola la matrice di guadagno ottimale K
,S
,P
] = lqr(A
,B
,Q
,R
,N
)K
, la soluzione S
dell'equazione algebrica di Riccati associata e i poli a loop chiuso P
utilizzando le matrici stato-spazio a tempo continuo A
e B
. Questa sintassi è valida solo per i modelli a tempo continuo. Per i modelli a tempo discreto, utilizzare dlqr
.
Esempi
Argomenti di input
Argomenti di output
Limiti
I dati di input devono soddisfare le seguenti condizioni:
La coppia
A
eB
deve essere stabilizzabile.[Q,N;N',R]
deve essere definito non negativo.R>0
e .non presenta alcuna modalità non osservabile sull'asse immaginario (o cerchio unitario a tempo discreto).
Suggerimenti
lqr
supporta modelli descrittori con non singolaritàE
. L'outputS
dilqr
è la soluzione dell'equazione algebrica di Riccati per il modello stato-spazio esplicito equivalente:
Algoritmi
Per i sistemi a tempo continuo, lqr
calcola il controllo di feedback dello stato che minimizza la funzione di costo quadratica
soggetto alla dinamica del sistema .
Oltre al guadagno sul feedback dello stato K
, lqr
restituisce la soluzione S
dell'equazione algebrica di Riccati associata
e i poli a loop chiuso . La matrice di guadagno K
è derivata da S
utilizzando
Per i sistemi a tempo discreto, lqr
calcola il controllo di feedback dello stato che minimizza
soggetto alla dinamica del sistema .
In qualsiasi caso, quando si omette la matrice dei termini incrociati N
, lqr
imposta N
su 0.
Cronologia versioni
Introduzione prima di R2006a