Сформируйте регулятор "линейного квадратичного гауссова" (LQG)
rlqg = lqgreg(kest,k)
rlqg = lqgreg(kest,k,controls)
rlqg = lqgreg(kest,k) возвращает регулятор LQG rlqg (модель в пространстве состояний), учитывая Оценку состояния фильтра Калмана kest и обратная связь состояния получает матричный k. Те же указатели на функцию, и непрерывные - и случаи дискретного времени. Используйте сопоставимые инструменты, чтобы спроектировать kest и k:
Непрерывный регулятор для непрерывного объекта: используйте lqr или lqry и kalman
Дискретный регулятор для дискретного объекта: используйте dlqr или lqry и kalman
Дискретный регулятор для непрерывного объекта: используйте lqrd и kalmd
В дискретное время, lqgreg производит регулятор
когда kest "текущая" Оценка состояния фильтра Калмана
когда kest "задержанная" Оценка состояния фильтра Калмана
Для получения дополнительной информации об Оценках состояния фильтра Калмана смотрите kalman страница с описанием.
rlqg = lqgreg(kest,k,controls) средства оценки указателей, которые имеют доступ к дополнительному детерминированному известному объекту, вводят ud. Вектор индекса controls затем задает, какие входные параметры средства оценки являются средствами управления u и получившийся регулятор LQG rlqg имеет ud и y как входные параметры (см. следующую фигуру).
Примечание
Всегда используйте положительную обратную связь, чтобы соединить регулятор LQG с объектом.
Смотрите пример Регулирование LQG: Тематическое исследование Металлопрокатного завода.
lqgreg формирует регулятор "линейного квадратичного гауссова" (LQG) путем соединения Оценки состояния фильтра Калмана, спроектированной с kalman и оптимальное усиление обратной связи состояния спроектировано с lqr, dlqr, или lqry. Регулятор LQG минимизирует некоторую квадратичную функцию стоимости, которая обменивает усилие по эффективности и управлению регулированием. Этот регулятор является динамическим и использует шумные выходные измерения, чтобы сгенерировать команды регулирования.
В непрерывное время регулятор LQG генерирует команды
где оценка состояния Кальмана. Уравнения пространства состояний регулятора
где y является вектором из объекта выходные измерения (см. kalman для фона и обозначения). Следующая схема показывает этому динамическому регулятору относительно объекта.
В дискретное время можно сформировать регулятор LQG, использующий любого задержанная оценка состояния из x [n], на основе измерений до y [n–1] или оценка текущего состояния , на основе всех доступных измерений включая y [n]. В то время как регулятор
всегда четко определено, текущий регулятор
является причинным только, когда I-KMD является обратимым (см. kalman для обозначения). Кроме того, практические реализации текущего регулятора должны позволить в течение времени вычислений, требуемого вычислить u [n] после измерений, y [n] становится доступным (это составляет задержку обратной связи).
Для объекта дискретного времени уравнениями:
соединение "текущей" Оценки состояния фильтра Калмана к усилению LQR оптимально только когда и y [n] не зависит от w [n] (H = 0). Если этим условиям не удовлетворяют, вычисляют оптимальный контроллер LQG, использующий lqg.
