LQR

分享毕业设计相关资料： LQR系统最优控制器MATLAB实现及其应用 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。

这是一个可靠的二级倒立摆模型，利用Simulink进行建模，使用Matlab编写S函数，并应用LQR最优控制算法。

这个应用程序是Web控制系统教程的一部分，您可以从以下网站获取：http://ctms.engin.umich.edu。它允许用户查看飞机俯仰控制系统的动画，包括阶跃响应图，帮助理解系统物理响应与绘图之间的关系。该动画和应用程序的设计基于Aircraft Pitch - State-Space Controller Design页面的教程：http://ctms.engin.umich.edu/CTMS/index.php?example=AircraftPitch§ion=ControlStateSpace。想了解更多系统模型的信息，请参阅Aircraft Pitch - Syste

基于Simulink平台，构建了二级倒立摆的仿真模型，并采用LQR算法设计了最优控制器。模型中使用Matlab编写的S函数描述了二级倒立摆的非线性动力学特性，实现了对系统状态的精确控制。仿真结果验证了该方法的有效性，表明其能够有效地稳定二级倒立摆系统。

绝对可用的二级倒立摆模型 介绍了如何在 Simulink 中进行 二级倒立摆 的建模仿真，并使用 Matlab 编写 S函数，实现 LQR最优控制。这个过程经过多次测试，确保模型的可用性和控制的稳定性。 步骤一：Simulink建模 打开 Simulink 并新建模型文件。 构建二级倒立摆的物理模型，包含质量、阻尼、刚度等参数。 步骤二：编写Matlab S函数 通过 Matlab 脚本编写对应的 S函数。 定义输入输出接口，以便与Simulink模型进行交互。 步骤三：LQR最优控制 设置LQR控制的代价函数权重。 利用 LQR算法 计算控制增益，调节系统的稳定性。 该方法不仅实

基于 LQR 方法的 PID 调参思路，还真挺适合航空发动机这种高阶系统的。传递函数结构比较复杂，传统 PID 难一把调好，这里结合 LQR 优化，响应速度和稳态误差都控制得不错。资料里附了完整模型和调参过程，仿真图也清楚，做毕设或者搞嵌入式控制的可以参考一下。 航空发动机的传递函数基本是四阶系统，常规调法挺难调准。像下面这种： -3e007 s^2 + 7.2e012 s - 5.76e017 ----------------------------------- s^4 + 2.403e005 s^3 + 1.926e010 s^2 + 4.92e012 s + 7.58e015 你看这结

Apollo 的规划控制那套，真不是一般的复杂，尤其是像 EMplanner 这类模块，自己搭起来不太现实。但最近看了一套整理得还不错的资源，涵盖了从 EM 到经典控制算法，比如PID、模糊控制、LQR、MPC，讲得比较细，也带点实战思路，挺适合用来打基础或者做二次开发。 纯 Python 写的仿真代码也有，结构清爽，逻辑简单，像pure_pursuit、stanley这种路径跟踪算法都能跑，而且还能对接实际数据，测试起来也不麻烦。点进去看一下：自动驾驶控制仿真 Pure Python 项目。 模糊控制这块内容也挺丰富的，适合你想从传统 PID 优化入手的时候。像这个模糊控制 PID 水箱液位