【第1章·第11节】LQR控制器的simulink建模与仿真1——理论分析和MATLAB工具箱函数详解

最新推荐文章于 2026-01-09 10:56:32 发布
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#matlab #算法 #开发语言 #lqr控制器 #simulink

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目录

1.控制对象——标准线性定常系统模型

2.二次型代价函数

3.LQR最优控制律

4.通过MATLAB的lqr函数计算最优状态反馈增益矩阵K

       线性二次型调节器(LQR, Linear Quadratic Regulator)是线性系统+二次型性能指标最优控制器的统称，专为连续/离散线性定常系统设计，能求解出最优状态反馈增益矩阵，使系统闭环后满足预设的二次型性能指标最优，是现代控制理论中最经典、工程应用最广泛的最优控制算法。

1.控制对象——标准线性定常系统模型

LQR的控制对象必须是状态空间表达式描述的线性定常系统，标准形式为：

其中：

x(t)∈Rn：n维系统状态向量，需系统状态可观测；

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【Simulink教程案例53】倒立摆平衡车控制系统simulink建模与仿真1——倒立摆VR模型建立
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
11-21 1166
小车倒立摆系统是一个经典的控制系统案例，它涉及复杂的动力学和非线性特性。该系统的目标是保持倒立摆在小车上的平衡，同时确保小车的稳定移动。由于其复杂的耦合动态特性，该系统为控制理论和应用提供了丰富的研究机会。
在Simulink中实现基于LQR控制器的DC-DC变换器仿真建模
amy_mhd的博客
04-22 155
通过上述步骤，你可以在Simulink中实现基于LQR控制器的DC-DC变换器仿真建模。这种方法适用于许多电力电子系统的控制问题，尤其是需要平衡控制性能和能量消耗的场景。随着经验的积累，你可以进一步探索其他先进的控制算法（如H∞控制、自适应LQR等），以适应更复杂的应用需求。
经典控制算法：基于Simulink的LQR（线性二次调节器）控制器设计与仿真建模示例
amy_mhd的博客
04-15 1492
LQR控制器概述工作原理：LQR控制器通过对系统的状态变量施加反馈控制，使得系统的性能指标达到最小化。该性能指标通常由状态变量和控制输入的能量组成。核心公式其中，JJ 是性能指标，xx 是状态向量，uu 是控制输入向量，QQ 和 RR 分别是状态和控制输入的权重矩阵。仿真目标设计一个LQR控制器并应用于一个简单的线性系统。调整QQ和RR矩阵以优化系统的响应特性。对比不同参数设置下的系统性能。选择一个简单的线性系统作为被控对象。
使用MATLAB和Simulink进行航天器姿态控制仿真及动力学建模的详细教程
m0_57781768的博客
06-25 2073
姿态控制是指对航天器在三维空间中的定向和姿态进行控制，确保航天器按照预定的轨迹和姿态飞行。定向控制：调整航天器的方向，使其指向目标位置。稳定控制：保持航天器在飞行过程中姿态的稳定性，避免不必要的抖动和旋转。姿态调整：根据任务需要，调整航天器的姿态，以完成特定的操作，如观测、通信等。MATLAB是一种高级编程语言和交互式环境，广泛应用于科学计算、数据分析和工程仿真。MATLAB提供了丰富的工具箱和函数库，支持矩阵运算、数值分析、信号处理、控制系统设计等多种功能。
手把手教你学simulink（6.1）--Control System Toolbox：介绍如何使用控制系统的工具箱，设计和仿真控制器
MHD0815的博客
10-17 1602
通过以上步骤，你可以使用设计和仿真控制器。这个工具箱提供了丰富的函数和工具，帮助你进行系统建模、控制器设计、性能分析和仿真。希望这些步骤能帮助你更好地理解和使用。
手把手教你学Simulink——无人机动力系统与控制场景：基于Simulink的四旋翼无人机动力系统仿真建模示例
MHD0815的博客
03-27 645
四旋翼无人机概述特点：垂直起降、悬停能力、高机动性。关键组件电机与螺旋桨：提供升力和推力。电调（ESC）：控制电机转速。IMU（惯性测量单元）：包括加速度计和陀螺仪，用于姿态估计。飞控板：处理传感器数据并生成控制信号。应用场景：航拍摄影、农业监测、物流配送等。仿真目标搭建一个简化的四旋翼无人机动力系统模型，涵盖电机驱动、姿态控制及位置控制过程。分析不同条件下的性能指标（如响应时间、稳定性等），并探讨无人机的设计优化。
使用 MATLAB/Simulink 完成一个基于**线性二次型调节器（LQR）**的双足机器人最优控制仿真
amy_mhd的博客
06-09 161
通过本教程，已经掌握了如何使用 Simulink 搭建一个基于 LQR 的双足机器人最优控制仿真系统。该方法简单有效，适合入门和研究用途。Reinforcement Learning（强化学习）Hybrid Systems（混合系统建模）
simulink建模仿真实例1000例--基于Simulink实现一个LQR控制DC-DC变换器的仿真建模
xiaoheshang_123的博客
04-27 85
通过上述步骤，你可以在Simulink中实现基于LQR控制器的DC-DC变换器仿真建模。这种方法适用于许多电力电子系统的控制问题，尤其是需要平衡控制性能和能量消耗的场景。随着经验的积累，你可以进一步探索其他先进的控制算法（如H∞控制、自适应LQR等），以适应更复杂的应用需求。
【第一章】基于Simulink的控制器开发教程——目录
熟悉MATLAB/fpga/RK3588/LABVIEW/protus/单片机/dsp/Multisim
10-26 125
摘要：本文系统介绍了基于Simulink的控制器开发方法，涵盖PID、状态反馈、模型预测(MPC)、模糊控制、自适应控制等8类主流控制器。针对每种控制器，详细阐述了其基本原理、适用场景，并通过Simulink建模与仿真测试进行实践验证。文章采用"理论+实践"的结构，从算法设计到硬件实现全流程展开，为汽车、航空航天、工业控制等领域的控制器开发提供完整解决方案，最后通过应用对比与学习总结帮助读者掌握不同控制器的核心特性和应用场景。（149字）
控制工程中基于MATLAB的一级倒立摆系统建模与LQR控制实现 · MATLAB控制系统工具箱 高效版
08-28
内容概要：文章围绕一级倒立摆系统的MATLAB仿真控制展开，介绍了从非线性动力学建模到线性化状态空间方程的推导过程，并采用LQR（线性二次型调节器）方法设计控制器。通过调整Q和R权重矩阵实现系统稳定性控制，结合...
基于MATLAB Simulink的一阶倒立摆仿真模型与LQR控制算法研究
08-11
接着，重点讲解了LQR控制算法的设计步骤，包括选择合适的QR矩阵和性能指标函数，并使用MATLAB的控制系统工具箱进行控制器设计。最后，通过对仿真结果的分析，评估了系统的稳定性和控制性能，展示了不同QR选择对控制...
二级倒立摆，matlab仿真，simulink建模仿真，lqr最优控制
11-16
本项目涉及的知识点主要包括“二级倒立摆”理论、“MATLAB仿真”技术以及“SIMULINK建模”方法，同时应用了“LQR最优控制”策略。 **二级倒立摆** 二级倒立摆是一个物理系统，它由两个串联的摆组成，每个摆都可以在...
【MATLAB代码介绍】【空地协同】UAV辅助的UGV协同定位，无人机辅助地面无人车定位，带滤波，MATLAB
985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB
01-08 370
UAV辅助UGV的协同定位仿真系统,可评估在GNSS精度不足时，引入空中平台对地面定位的改善效果
【微实验】数模美赛备赛MATLAB实战：一文速通各种“马尔可夫”（Markov Model）
Harrytutu_ZuiYue的博客
01-06 1405
摘要：本实验通过MATLAB实现了马尔可夫模型三大变体的仿真应用。马尔可夫链(MC)成功预测股票涨跌趋势，验证了稳态分布特性；隐马尔可夫模型(HMM)准确完成词性标注任务，Viterbi算法推断结果与语义逻辑一致；马尔可夫决策过程(MDP)通过Q-Learning在复杂网格环境中规划出最优路径，训练成功率100%。实验结果表明，三类模型均能有效处理时序数据，其中MC适用于随机过程建模，HMM擅长序列标注，MDP在决策优化方面表现突出。模型性能验证了马尔可夫"无后效性"假设的实用价值，为金
使用MATLAB绘制3D心形图和玫瑰花图案
gihigo1998的博客
01-08 165
使用MATLAB绘制3D心形图和玫瑰花图案
【MATLAB例程，附代码下载链接】基于累积概率的三维轨迹，概率计算与定位，由轨迹匹配和滤波带来高精度位置，带测试结果演示
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985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB
01-09 684
基于候选轨迹匹配的三维地面目标定位方法。该方法假设目标运动受限于若干已知轨迹，通过融合GNSS观测数据与轨迹先验信息实现精确定位。
基于GA遗传优化的分位数回归QRBILSTM网络模型的多输入单输出预测算法matlab仿真
MATLAB,verilog,python,opencv,tensorflow,caffe,C,C++
01-08 830
本文提出一种结合遗传算法(GA)和分位数回归双向长短时记忆网络(QR-BiLSTM)的多输入单输出预测方法。该方法利用GA优化QR-BiLSTM的超参数（隐含层数和学习率），以模型训练误差作为适应度函数，通过选择、交叉和变异操作筛选最优参数组合。QR-BiLSTM通过双向LSTM捕捉时序特征，结合分位数回归实现区间预测，克服传统点预测的局限性。算法在Matlab2024b环境下实现，包含完整的训练和预测流程，通过对比预测值与真实值评估性能。实验结果表明，该方法能有效量化预测不确定性，为决策提供更全面的参考依
基于MATLAB GUI的伏安法测电阻实现方案
ghie9090的博客
01-08 179
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两轮车MATLAB仿真程序的实现方法
guygg88的博客
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