章現(xiàn)代控制技術for40hou-資料下載頁
2025-05-13 14:45本頁面
【正文】 圖 調節(jié)系統(tǒng) (r(k)=0)中 LG最優(yōu)控制器的結構 LQ最優(yōu) 控制器 u(k) C y(k) y(k) X(k+1)=Fx(k)+Gu(k) L x(k) 圖 調節(jié)系統(tǒng) (r(k)=0)中 LGQ最優(yōu)控制器的結構 LQ最優(yōu) 控制規(guī)律 u(k) 被控對象 y(k) Vc(k) 零階 保持器 最優(yōu)裝 置 狀態(tài)最優(yōu) 估計器 x(k) T W(k) y(k) T LGQ最優(yōu)控制器 設被控對象的連續(xù)狀態(tài)方程為 TktkTkututCxtyxtButAxtx)1()()()()()0()()()(??????????，給定，?d t BeGeFkCxkykGukFxkxT AtAT??????????0,)()()()()1(被控對象的離散狀態(tài)方程為 ?問題的描述： ? 二次型性能指標函數(shù)的離散化 系統(tǒng)控制的目的是按線性二次型性能指標函數(shù) ? ?dttuQtutxQtxNxQNxJ NT TTT ? ??? 0 210 )()()()()()(為最小，來設計離散的最優(yōu)控制器 L，使 )()( kLxku ??其中，加權矩陣 和 為非負定對稱矩陣， 為正定對稱陣， 為正整數(shù)。 0Q 1Q2QN有限時間最優(yōu)調節(jié)器問題 無限時間最優(yōu)調節(jié)器問題 ? ?????? 1021210 )]()()()(2)()([)()(NkTTTT kuQkukuQkxkxQkxNxQNxJ? 最優(yōu)控制規(guī)律的計算 其中 TQBdtdeQdeBQBdtdeQeQdteQeQkuQkukuQkxkxQkxkJT t At ATT t AtAAtT tATTTTTT20 01020 01120 112121])()([])([)()()()(2)()()(???????? ??? ????????012121212122121)()()()()()]()[1()]([)(])1([])1([)()()()()()()()(2)()()(QNSkLkLQkLQkLkGLFkSkGLFkSQFkSGGkSGQkLkxkLkukuQkukuQkxkxQkxkJTTTTTTTTTT???????????????????? 狀態(tài)最優(yōu)估計器設計 并有 )0()0()0(m i n xSxJ T?其中， ?,2,1 ??? NNk設連續(xù)被控對象的狀態(tài)方程為 其中， 是非負定對稱陣， 是正定對稱陣，并假設 和 互不相關。 )()]()([0)]([)()]()([0)]([)()()()()(????????????????????tWwtwEtwEtVvtvEtvEwtCxtyvtButAxtxTcTcccc，?cV W)(tvc )(tw? 連續(xù)被控對象的狀態(tài)方程的離散化 ??????????????????????T AcAkjTkjTdddTcAtdT AtATddeVeVWjwkwEkwEVjvkvEkvEdttTkTvekvd t BeGeFkwkCxkykvkGukFxkxT000)]()([0)]([)]()([0)]([)()()()()()()()()1(?????，，其中 ? Kalman濾波公式 方差陣，一步預報估計誤差協(xié)，一步預報估計誤差，進一步預報估計)]1|(~)1|(~[)1|()1|(?)()1|(~)1|(??????????kkxkkxEkkPkkxkxkkxkkxT引入 Kalman濾波遞推公式 極小。 )](~)(~[ kxkxEJ T?設 的最小方差估計具有如下的形式 )]1|(?)()[()1|(?)(? ????? kkxCkykKkkxkx)(kx狀態(tài)估計器的設計問題：尋求 以使如下標量函數(shù) )(kK差陣時刻狀態(tài)估計誤差協(xié)方，時刻的狀態(tài)估計誤差，時刻的狀態(tài)估計，kkxkxEkPkkxkxkxkkxT )](~)(~[)()(?)()(~)(????1])1|([)1|()()]1|(?)()[()1|(?)(?)1()1(?)1|(????????????????WCkkCPCkkPkKkkxCkykKkkxkxkGukxFkkxTT LQG最優(yōu)控制器設計 ?，給定，和 21)0()0(?)()(])()[1|(])([)()1()1|(??????????kPxkWKkKCkKIkkPCkKIkPVFkFPkkPTTT? Kalman濾波增益矩陣 K(k)的計算 按分離性原理分別計算 Kalman濾波器增益矩陣 K和最優(yōu)控制器 L。 被控對象模型可通過機理分析方法、實驗方法和系統(tǒng)辨識方法來獲取； V、 W和二次型性能指標函數(shù)中加權矩陣一般憑經驗或試湊給出。 跟蹤系統(tǒng)的設計
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