强健且最优控制

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。

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。

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。

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。

研究了无摩擦环境下受外力作用的质量块的时间最优控制问题。该问题可描述为一个双积分系统，其中控制输入为外力，目标是在最短时间内将质量块从初始状态转移到目标状态。 采用Bang-Bang控制策略实现时间最优控制，并利用Matlab/Simulink搭建仿真模型验证算法有效性。模型中，质量块的位置和速度分别作为状态变量，控制输入在预设范围内变化。仿真结果表明，Bang-Bang控制器能够有效地实现质量块的时间最优控制。

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。

在计算机技术与相关领域不断深化的推动下，综合评价方法取得了显著进展，其中指标权重系数的确定方式作为综合评价的关键一环也取得了新突破。

姓名：刘振博 学号：201920 完成工作：一维状态量的Kalman Filter仿真，二维状态量的Extended Kalman Filter仿真，应用EKF实现2D-SLAM。系统建模：x+ = F_x * x + F_u * u + F_n * n，y = H * x + v。其中：F_x = 1；F_u = 1；F_n = 1；u = 1；H = 0.5；Q = 1；R = 1。状态先验：x = 0；P = 1e4。仿真初值：X = 7。仿真结果：二维状态量的EKF仿真系统模型：x+ = f(x, u, n)，y = h(x) + v。系统定义：x = [px py vx vy]'，y = [d, a]'，u = [ax, ay]'，n = [nx, ny]'，v = [vd, va]'。px+ = px + vx * dt，py+ = py + vy * dt，vx+ = vx + ax * dt + nx，vy+ = vy + ay * dt + ny，d = sqrt(px^2 + py^2)。

格子点法生成均匀设计表，利用MATLAB编写了计算机程序，确保设计表具有最小化中心化偏差值的特性。