lqgtrack

Сформируйте контроллер сервомотора "линейного квадратичного гауссова" (LQG)

Синтаксис

C = lqgtrack(kest,k)
C = lqgtrack(kest,k,'2dof')
C = lqgtrack(kest,k,'1dof')
C = lqgtrack(kest,k,...CONTROLS)

Описание

lqgtrack формирует контроллер сервомотора "линейного квадратичного гауссова" (LQG) с интегральным действием для цикла, показанного в следующей фигуре. Этот компенсатор гарантирует, что вывод y отслеживает ссылочную команду r и отклоняет воздействия процесса w и шум измерения v. lqgtrack принимает, что r и y имеют ту же длину.

Примечание

Всегда используйте позитивные отклики, чтобы подключить контроллер сервомотора LQG C к объекту вывод y.

C = lqgtrack(kest,k) формирует две степени свободы контроллер сервомотора LQG C путем соединения Оценки состояния фильтра Калмана, kest и обратная связь состояния получают k, как показано в следующей фигуре. C имеет входные параметры [r;y] и генерирует команду u=K[x^;xi], гдеx^ оценка Кальмана состояния объекта, и xi является интегратором вывод.

Размер матрицы усиления k определяет длину xi. xi, y и r у всех есть та же длина.

Две степени свободы контроллер сервомотора LQG уравнения пространства состояний

[x^˙x˙i]=[ABKxLC+LDKxBKi+LDKi00][x^xi]+[0LII][ry]u=[KxKi][x^xi]

Примечание

Синтаксис C = lqgtrack(kest,k,'2dof') эквивалентно C = lqgtrack(kest,k).

C = lqgtrack(kest,k,'1dof') формирует одну степень свободы контроллер сервомотора LQG C, который берет ошибку отслеживания e = ry, как введено вместо [r; y], как показано в следующей фигуре.

Одна степень свободы контроллер сервомотора LQG уравнения пространства состояний

[x^˙x˙i]=[ABKxLC+LDKxBKi+LDKi00][x^xi]+[LI]eu=[KxKi][x^xi]

C = lqgtrack(kest,k,...CONTROLS) формирует контроллер сервомотора LQG C, когда Оценка состояния фильтра Калмана kest имеет доступ к дополнительным известным (детерминированным) командам Ud объекта. В индексном векторе CONTROLS задайте, какие входные параметры kest являются каналами управления u. Получившийся компенсатор C имеет входные параметры

  • [Ud; r; y] в двух случаях степени свободы

  • [Ud; e] в одном случае степени свободы

Соответствующая структура компенсатора для двух случаев степени свободы появляется в следующей фигуре.

Примеры

См. Проект в качестве примера Контроллер Сервомотора LQG.

Советы

Можно использовать lqgtrack и для непрерывного - и для системы дискретного времени.

В системах дискретного времени интеграторы основаны на прямом Эйлере (см. lqi для деталей). Оценка состояния x^ любой x [n |n] или x [n |n–1], в зависимости от типа средства оценки (см. kalman для деталей).

Для объекта дискретного времени с уравнениями:

x[n+1]=Ax[n]+Bu[n]+Gw[n]y[n]=Cx[n]+Du[n]+Hw[n]+v[n]{Измерения}

соединение "текущей" Оценки состояния фильтра Калмана к усилению LQR оптимально только, когда и y [n] не зависит от w [n] (H = 0). Если эти условия не удовлетворены, вычисляют оптимальный контроллер LQG, использующий lqg.

Смотрите также

| | | |

Представленный в R2008b

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте