随机线性最优控制

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强健且最优控制
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。
LQR最优控制器MATLAB实现分享
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。
最优控制轨迹的拟线性化应用MATLAB开发的准线性化算法
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。
初学者的最佳最优控制教程MATLAB开发中解决最优控制问题的指南和示例代码
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。
基于Matlab的最优控制问题求解与应用
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。
二级倒立摆模型仿真及LQR最优控制
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。
基于Bang-Bang控制的双积分系统时间最优控制律实现
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。
随机模型预测控制工具箱带附加扰动的线性系统随机MPC仿真器
大多数随机MPC可分为两类:一种是基于机会约束的方法,通过求解期望值指数成本的OCP来处理概率约束,通常在预测状态下;另一种是基于随机场景的方法,解决确定数量的不确定性随机实现的OCP。这些仿真器包含用于多变量线性系统的基本随机预测控制,适用于具有高斯分布和有界干扰。具体包括基于状态机会约束的MPC仿真器和基于实现干扰场景的另一仿真器。此外,每个控制器均提供了基于两个弹簧系统实例的示例文件。使用前,请务必阅读“readme.txt”文件。
探究无约束非线性最优化问题
解锁无约束最优化问题的两大法宝 求解无约束最优化问题的途径主要分为两大类:直接搜索法和梯度法。 直接搜索法:适用于目标函数高度非线性、导数难以获取或计算的情况。常用的方法包括: 单纯形法 Hooke-Jeeves搜索法 Pavell共轭方向法 梯度法:在目标函数的导数可求的情况下,梯度法展现出更优越的性能。常见的方法有: 最速下降法 Newton法 Marquart法 共轭梯度法 拟牛顿法 MATLAB优化工具箱提供了强大的工具来应对无约束非线性规划问题,例如 fminunc 和 fminsearch 函数。
最优状态估计Kalman滤波及其非线性变体.rar
这个压缩包包含了40个Matlab代码文件,涵盖了最优状态估计Kalman滤波及其非线性变体的多个应用场景,是研究者和工程师的宝贵资源。