线性二次调节器的自适应控制 该存储库包含运行数字自适应控制实验所需的代码库，如[1]中所述。 该项目根据MIT许可条款获得许可。 [1]莎拉·迪恩（Sarah Dean），霍里亚·马尼亚（Horia Mania），尼古拉·马特尼（Nikolai Matni），本杰明·雷赫特（Benjamin Recht）和斯蒂芬·图恩（Stephen Tu）。 “线性二次调节器的鲁棒自适应控制的后悔范围。” arXiv预印本arXiv：1805.09388（2018）。

最近做毕业设计把资料共享一下吧-LQR系统最优控制器设计的MATLAB实现及应用.pdf 如题：开始发了20多篇但不知怎么提示不成功，先发小点试一下 作为回报，希望高手们能提供一下如下系统的控制策略 Transfer function:              -3e007 s^2 7.2e012 s - 5.76e017 ----------------------------------------------------------- s^4 2.403e005 s^3 1.926e010 s^2 4.92e012 s 7.58e015 做了好些试验都不理想，可以用PID和LQR

利用matlab的simulink完成了倒立摆的LQR仿真，能实现位置跟踪，效果很不错

基于蜂群算法的LQR控制器参数优化，完整的毕业设计论文，在倒立摆中的应用，有图有matlab程序

基于遗传算法的LQR控制器优化设计，可以满足LQR控制器的基本需求，并在此基础上对系统功能进行了进一步完善，具有极大的参考意义。

一级倒立摆LQR控制的MATLAB实现，不需要simulink，直接将该.m文件放在MATLAB目录下即可运行。可自行调节Q和R的值观察结果。

运动学MPC和动态增益调度状态反馈，用于控制自动驾驶汽车 该项目使您可以使用高级控制理论来解决自主制导问题。 该项目的创新部分是使用运动车辆模型的Takagi-Sugeno（TS）表示。 这使我们能够将非线性优化问题解决为伪线性问题，从而在每次优化时都实现了非常低的耗时。 先决条件 要运行该项目，您需要安装Matlab 2017b或更高版本以及YALMIP。 此外，有必要安装gurobi求解器以执行线性优化。 正在安装 要安装软件包，请参考以下链接： 描述 车辆型号 已经使用了两种不同的模型。 一个用于运动控制，另一个用于动态控制。 运动学模型称为车辆质量点模型。 动态模型为单轨自行车模型和轮胎模型的动力学模型。 轨迹规划 我们使用基于多项式的算法以离线方式计算参考。 该阶段在每个时刻提供对控制器的所需参考。 运动MPC 此时，将在每次控制迭代中构建并求解模型预测控制器，以找到最佳控制动

该块包含一个 LQR 控制器。 块的输入是状态空间 A、B 矩阵，以及 LQR 的 Q 和 R 矩阵。

二级倒立摆LQR控制，Multibody建立二级倒立摆模型，根据力学方程在Matlab实现线性化，建立状态空间方程，根据LQR计算反馈矩阵，在Simulink中连接模块实现控制和可视化。

13.5 更换设备 请制作一份应用功能所需参数的清单。 更换设备时请注意以下操作程序 : 保存所有参数设置使用电脑上的调试软件储存数据 ( 参阅 6.4 “调试软件”一章 )。 关闭所有电源电压。确定不再有电压存在 ( 安全提示 )。 标记好所有连接，然后拆下产品。 记录产品铭牌上的铭牌和系列号，以备将来识别之用。 按照 5 “安装”一章中的说明，安装新产品。 如果需要安装的产品已经在别处运行，则必须在调试前重新恢复工厂设置。 参阅 6 “调试”一章进行调试。 意外动作 传动系统的响应特性由所保存的大量数据或者设置所决定。不合适的设置或数据 可以引起意外动作或信号以及使监测功能禁用。 切勿通过不明设置或数据操作驱动系统。 请检查所保存的数据或者设置。 请在调试时，仔细测试全部运行状态和错误情况。 更换产品以及改变设置或者数据之后，请检查相关功能。 只能在没有人员或物料处于运动设备部件的危险区域内且可以安全启动设 备时，方可将设备起动。 若不遵守该规定，可能会导致死亡、严重伤害或财产损失。 警告