强健且最优控制是现代控制理论中的重要议题，涵盖了在面对不确定性和外部干扰时系统稳定性和性能的优化问题。
强健且最优控制
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希望解决以下控制系统问题：
传输函数：-3e007 s^2 + 7.2e012 s - 5.76e017 ----- s^4 + 2.403e005 s^3 + 1.926e010 s^2 + 4.92e012 s + 7.58e015
已尝试PID和LQR控制，但效果不理想。
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初学者的最佳最优控制教程MATLAB开发中解决最优控制问题的指南和示例代码
本教程展示了如何利用MATLAB的Symbolic Math Toolbox和bvp4c函数解决最优控制问题，同时介绍了与bvp4c相比的最速下降法。这些案例源自经典最优控制书籍，覆盖了自由和固定终端时间的情况。文章还详细分析了bvp4c等方法的局限性和缺陷，帮助读者更深入地处理实际问题。
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基于Matlab的最优控制问题求解与应用
探讨了最优控制问题的基本概念、模型建立以及利用Matlab进行求解的方法。内容涵盖了最优控制理论在实际工程问题中的应用，并结合数据分析展示了求解结果。
主要内容:
最优控制问题概述
数学模型的建立与分析
Matlab求解方法与代码实现
结果分析与应用案例
适用对象:
对最优控制理论、Matlab编程以及相关工程应用领域感兴趣的读者。
Matlab
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2024-05-31
二级倒立摆模型仿真及LQR最优控制
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研究了无摩擦环境下受外力作用的质量块的时间最优控制问题。该问题可描述为一个双积分系统，其中控制输入为外力，目标是在最短时间内将质量块从初始状态转移到目标状态。
采用Bang-Bang控制策略实现时间最优控制，并利用Matlab/Simulink搭建仿真模型验证算法有效性。模型中，质量块的位置和速度分别作为状态变量，控制输入在预设范围内变化。仿真结果表明，Bang-Bang控制器能够有效地实现质量块的时间最优控制。
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MATLAB最优化算法代码集
最优化方法，是指解决最优化问题的方法。所谓最优化问题，指在某些约束条件下，决定某些可选择的变量应该取何值，使所选定的目标函数达到最优的问题。即运用最新科技手段和处理方法，使系统达到总体最优，从而为系统提出设计、施工、管理、运行的最优方案。由于实际的需要和计算技术的进步，最优化方法的研究发展迅速。本资源包含若干种最优化算法的MATLAB代码，方便学习者使用。
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