比较细致讲解了应用LQR系统对经典倒立摆的最优控制,并在matlab上实现并仿真对比
2022-05-20 15:24:45 219KB LQR
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绝对可以用的二级倒立摆模型。simulink建模,matlab编写s函数,使用lqr最优控制亲测可用, 谢谢支持。
2022-05-08 12:09:03 580KB simulink建模
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该应用程序是基于Web的控制系统教程的一部分,可从以下网站获得: http : //ctms.engin.umich.edu 此应用程序的目的是允许用户查看带有阶跃响应图的倒立摆系统的动画。 这允许用户查看绘图与系统物理响应之间的相关性。 动画和应用程序基于教程的倒立摆 - 状态空间控制器设计页面: http://ctms.engin.umich.edu/CTMS/index.php?example=InvertedPendulum§ion=ControlStateSpace 使用状态反馈方法是因为我们可以轻松返回推车位置和摆角以及它们各自的速度。 有关系统模型的更多信息,请参考教程的“倒立摆-系统建模”页面: http://ctms.engin.umich.edu/CTMS/index.php?example=InvertedPendulum§ion=System
2022-05-03 11:26:13 38KB matlab
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小车倒立摆的仿真,机械部分用的simscape,控制部分用的simulink,实现了PI控制,LQR控制跟FSFB控制,并且实现了全维观测器跟降维观测器。
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基于GA遗传优化算法的LQR控制器最优参数的仿真,在matlab2021a中仿真测试
2022-04-26 09:10:17 98KB 算法 文档资料 LQR控制器
LQR公式推导学习记录
2022-04-13 09:01:55 383KB 学习
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The subject of this paper is a comparison of two control strategies of an inverted pendulum on a cart. The first one is a linear quadratic regulator (LQR), while the second is a state space model predictive controller (SSMPC). The study was performed on the simulation model of an inverted pendulum, determined on the basis of the actual physical parameters collected from the laboratory stand AMIRA LIP100. It has been shown that the LQR algorithm works better for fixed-value control and disturbance rejection, while the SSMPC controller is more suitable for the trajectory tracking task. Furthermore, the system with SSMPC controller has smoother changes in the control signal, that can be beneficial for an actuator, while LQR controller may generate adverse, rapid changes in the control signal.
2022-04-10 19:25:43 393KB LQR MPC 倒立摆
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LQR 已在具有不同复杂性修改的真实直流电机上实现,并已在 MATLAB 环境中与 PID 进行比较
2022-04-07 19:16:35 372KB matlab
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【达摩老生出品,必属精品,亲测校正,质量保证】 资源名:LQR源程序_matlab 资源类型:matlab项目全套源码 源码说明: 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的,如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群:新手及有一定经验的开发人员
平方根法matlab代码等式约束 LQR 在这个 repo 中,我们展示了我们基于因子图的方法来解决等式约束 LQR 问题,以及其他版本的实现作为基准。 有关其他详细信息,请参阅。 已实施的基准 我们比较了三个来解决等式约束的 LQR 问题: 莱恩、福雷斯特和克莱尔汤姆林。 “对等式约束的 lqr 的反馈控制的有效计算。” 2019 年机器人与自动化国际会议 (ICRA)。 IEEE,2019 年。 Sideris、Athanasios 和 Luis A. Rodriguez。 “等式约束线性二次最优控制的 riccati 方法。” 2010 年美国控制会议论文集。 IEEE,2010 年。 我们基于因子图的方法 我们还比较了 2 种额外的轨迹优化方法(不生成反馈策略): Matlab 的 QP 求解器quadprog (注意:也可以使用lsqlin ) 基于 KKT 的约束最小二乘法 基准测试结果 待办事项:更新本节 我们需要比较他们的 最终成本 违反约束 速度(很难比较基于 gtsam 的方法,因为它使用 C++) 基准:Intel i7-8809G 3.10GHz CPU 首先是
2022-03-19 09:23:24 1.75MB 系统开源
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