LQR

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。

这个应用程序是Web控制系统教程的一部分，您可以从以下网站获取：http://ctms.engin.umich.edu。它允许用户查看飞机俯仰控制系统的动画，包括阶跃响应图，帮助理解系统物理响应与绘图之间的关系。该动画和应用程序的设计基于Aircraft Pitch - State-Space Controller Design页面的教程：http://ctms.engin.umich.edu/CTMS/index.php?example=AircraftPitch§ion=ControlStateSpace。想了解更多系统模型的信息，请参阅Aircraft Pitch - System Modeling页面：http://ctms.engin.umich.edu/CTMS/index.php?example=Airc。

基于Simulink平台，构建了二级倒立摆的仿真模型，并采用LQR算法设计了最优控制器。模型中使用Matlab编写的S函数描述了二级倒立摆的非线性动力学特性，实现了对系统状态的精确控制。仿真结果验证了该方法的有效性，表明其能够有效地稳定二级倒立摆系统。

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。

绝对可用的二级倒立摆模型 介绍了如何在 Simulink 中进行 二级倒立摆 的建模仿真，并使用 Matlab 编写 S函数，实现 LQR最优控制。这个过程经过多次测试，确保模型的可用性和控制的稳定性。 步骤一：Simulink建模 打开 Simulink 并新建模型文件。 构建二级倒立摆的物理模型，包含质量、阻尼、刚度等参数。 步骤二：编写Matlab S函数 通过 Matlab 脚本编写对应的 S函数。 定义输入输出接口，以便与Simulink模型进行交互。 步骤三：LQR最优控制 设置LQR控制的代价函数权重。 利用 LQR算法 计算控制增益，调节系统的稳定性。 该方法不仅实用，还能帮助读者深入理解倒立摆系统的控制原理。感谢支持！