H无穷最优控制matlab代码实现

H无穷最优控制是一种优化问题，可以使用Matlab中Optimization Toolbox中的hinfstruct函数来实现。下面是一个简单的Matlab代码示例：

% 定义系统模型
sys = ss(A,B,C,D);
% 定义性能权重
Wp = tf([1 0],[1]);
Wu = tf([1],[1]);
% 通过hinfstruct函数计算控制器
[K,CL,GAM,INFO] = hinfstruct(sys,Wp,Wu);
% 将控制器加入系统中
sys_cl = feedback(sys*K,1);
% 绘制系统的Bode图
bode(sys_cl);

在这个示例中，我们首先定义了系统的状态空间模型（由A、B、C和D矩阵定义），然后定义了性能权重Wp和Wu。然后使用hinfstruct函数来计算最优控制器K，其中CL是闭环系统，GAM是H无穷范数，INFO是算法的输出信息。最后，我们将控制器K加入到系统中，得到了闭环系统sys_cl，并绘制了Bode图来验证控制器的性能。

请注意，这只是一个简单的示例代码，并且需要根据具体的系统和性能要求进行修改。

相关问题

matlabh无穷最优控制

Matlab中实现无穷时间最优控制的方法有多种，其中比较常用的是通过解决Hamilton-Jacobi-Bellman（HJB）方程来求解最优控制。下面是一个示例程序，用于求解连续时间无穷时间最优控制问题：

% 定义系统动态方程
A = [0.9 1; 0 0.8];
B = [0; 1];
Q = [1 0; 0 1];
R = 0.1;
N = zeros(2,1);
sys = ss(A, B, eye(2), 0);
% 求解HJB方程
[X,L,G] = care(A,B,Q,R,N);
% 计算最优控制器
K = -inv(R+B'*X*B)*B'*X*A;
% 模拟系统响应
t = 0:0.1:50;
x0 = [1; 1];
x(:,1) = x0;
for i=1:length(t)-1
    u(:,i) = K*x(:,i);
    x(:,i+1) = A*x(:,i) + B*u(:,i);
end
% 绘制结果
subplot(2,1,1), plot(t,x(1,:),t,x(2,:)), ylabel('state');
subplot(2,1,2), plot(t,u), ylabel('control'), xlabel('time');

这个示例程序中，首先定义了一个线性系统，然后通过care函数求解HJB方程，得到最优状态反馈矩阵X，进而计算出最优控制器K。最后，通过模拟系统响应，可以验证所设计的最优控制器的性能。

基于H无穷最优控制的LQR如何用matlab实现

基于H无穷最优控制的LQR可以用Matlab中的控制系统工具箱实现。下面是具体的步骤：

1. 定义系统模型，可以使用Matlab中的tf或ss函数来定义系统传递函数或状态空间模型。

2. 定义性能权重矩阵Q和R。这些矩阵的大小应与系统的状态和输入维度相同。通常，Q是对系统状态的加权，R是对输入的加权。

3. 使用lqry函数计算LQR控制器增益。lqry函数需要系统模型、性能权重矩阵和一个小参数γ作为输入。γ可以用来调整控制器的响应速度和稳定性。lqry函数将返回LQR增益矩阵K。

4. 将LQR增益矩阵K应用于系统中，计算控制输入。可以使用Matlab中的feedback函数来实现。

下面是一个简单的Matlab代码示例：

% 定义系统模型
A = [0 1; -1 -1];
B = [0; 1];
C = [1 0];
D = 0;
sys = ss(A, B, C, D);

% 定义性能权重矩阵Q和R
Q = eye(2);
R = 1;

% 计算LQR增益矩阵K
gamma = 1;
[K, ~, ~] = lqry(sys, Q, R, gamma);

% 将LQR增益矩阵K应用于系统中
sys_cl = feedback(sys, K);

% 绘制响应曲线
t = 0:0.01:10;
step(sys_cl, t);

这个例子中，我们定义了一个二阶系统模型，并使用lqry函数计算了LQR增益矩阵K。然后，我们将增益矩阵K应用于系统中，计算出闭环系统，并绘制出响应曲线。