lqr
Diseño de un regulador lineal cuadrático (LQR)
Descripción
[
calcula la matriz de ganancia óptima K
,S
,P
] = lqr(sys
,Q
,R
,N
)K
, la solución S
de la ecuación algebraica de Riccati asociada y los polos de lazo cerrado P
para el modelo de espacio de estados en tiempo continuo o tiempo discreto sys
. Q
y R
son las matrices de ponderación para estados y entradas, respectivamente. La matriz de término cruzado N
se establece en cero cuando se omite.
[
calcula la matriz de ganancia óptima K
,S
,P
] = lqr(A
,B
,Q
,R
,N
)K
, la solución S
de la ecuación algebraica de Riccati asociada y los polos de lazo cerrado P
utilizando las matrices de espacio de estados en tiempo continuo A
y B
. Esta sintaxis solo es válida para modelos de tiempo continuo. Para modelos de tiempo discreto, utilice dlqr
.
Ejemplos
Argumentos de entrada
Argumentos de salida
Limitaciones
Los datos de entrada deben cumplir las siguientes condiciones:
El par
A
yB
debe ser estabilizable.[Q,N;N',R]
debe ser definido no negativo.R>0
y .no tiene ningún modo no observable en el eje imaginario (o círculo unitario en el tiempo discreto).
Sugerencias
lqr
soporta los modelos de descriptores conE
no singular. La salidaS
delqr
es la solución de la ecuación algebraica de Riccati para el modelo de espacio de estados explícito equivalente:
Algoritmos
En sistemas de tiempo continuo, lqr
calcula el control de feedback de estados que disminuye la función cuadrática de coste
en función de la dinámica del sistema .
Además de la ganancia de feedback de estados K
, lqr
devuelve la solución S
de la ecuación algebraica de Riccati asociada
y los polos de lazo cerrado . La matriz de ganancia K
deriva de S
utilizando
En sistemas de tiempo discreto, lqr
calcula el control de feedback de estados que disminuye
en función de la dinámica del sistema .
En todos los casos, al omitir la matriz de término cruzado N
, lqr
establece N
en 0.
Historial de versiones
Introducido antes de R2006a