基于Bang-Bang控制的双积分系统时间最优控制律实现

强健且最优控制是现代控制理论中的重要议题，涵盖了在面对不确定性和外部干扰时系统稳定性和性能的优化问题。

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。

探讨了最优控制问题的基本概念、模型建立以及利用Matlab进行求解的方法。内容涵盖了最优控制理论在实际工程问题中的应用，并结合数据分析展示了求解结果。 主要内容: 最优控制问题概述 数学模型的建立与分析 Matlab求解方法与代码实现 结果分析与应用案例 适用对象: 对最优控制理论、Matlab编程以及相关工程应用领域感兴趣的读者。

本教程展示了如何利用MATLAB的Symbolic Math Toolbox和bvp4c函数解决最优控制问题，同时介绍了与bvp4c相比的最速下降法。这些案例源自经典最优控制书籍，覆盖了自由和固定终端时间的情况。文章还详细分析了bvp4c等方法的局限性和缺陷，帮助读者更深入地处理实际问题。

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。

这个程序开发了一种用于搜索最优控制轨迹的准线性化算法，例如在KIRK的Optimal Control Engineering一书中实现的CSTR。

介绍了一种基于局部线性化模型的广义预测控制 (GPC) 方法，用于控制非线性双罐系统。该方法通过在平衡点附近对非线性系统进行线性化，并利用广义预测控制算法实现对罐体液位的精确控制。Simulink模型中包含了非线性双罐系统的动态模型、S函数控制器以及用于计算GPC系数的函数。 模型文件： TwoTank.mdl: Simulink 模型文件 T2Tank.m: 双罐系统 S 函数文件 T2TankControl.m: 控制器 S 函数文件 GPCcoef.m: 计算 GPC 系数的函数文件 Radial.m: 计算 sign(x)sqrt(|x|) 的函数文件 使用方法： 用户可以修改参考信号（阶跃函数）的最终值，但需要注意的是，该值不应偏离平衡点太多，以确保线性化模型的有效性。

本模型探讨了重复控制的概念，以伺服驱动系统为案例研究。该模型引入了基本的重复补偿器，通过积分在传递方向上引入了遗忘因子。然而，这种方法并不稳健，特别是在物理控制系统中的应用。调整遗忘因子gamma=0可以观察到潜在的后果。更有效的方法是选择0 < gamma>

该模型展示了如何使用PID控制器来实现温度控制的模拟。通过比例、积分和微分控制策略，调节温度的变化，实现系统的稳定性和响应速度优化。此模拟有助于深入了解PID控制器在实际应用中的作用，提升温控系统的精度和效率。