6、具有跟踪功能的LQR问题的局部观测器设计

具有跟踪功能的LQR问题的局部观测器设计

在控制理论中,线性二次型调节器(LQR)问题是一个经典且重要的研究领域。而对于LQR问题,当涉及到跟踪任务以及状态变量不可直接测量时,观测器的设计就显得尤为关键。下面将详细介绍相关的理论和实际案例。

1. 最优控制律的简化形式

最优控制律可以通过特定的方式进行简化。最初的最优控制律表达式为:
[
u = -R^{-1}B^T K_s\tilde{z} - R^{-1}B^T
\begin{bmatrix}
I & I
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
-A^T & K_sBR^{-1}B^T \
-(NC)^T & K_sBR^{-1}B^T - L^T
\end{bmatrix}^{-1}
\begin{bmatrix}
Qx_e \
0
\end{bmatrix}
]
通过一系列的矩阵变换,我们可以将其中的矩阵进行化简。已知:
[
\begin{bmatrix}
-A^T & K_sBR^{-1}B^T \
-(NC)^T & K_sBR^{-1}B^T - L^T
\end{bmatrix}
=
\begin{bmatrix}
I & -I \
0 & I
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
-A^T + K_sBR^{-1}B^T & 0 \
K_sBR^{-1}

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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