如果一段已经成型的代码要加lqr最优控制 要加哪几行 可以给个例子吗

LQR最优控制是一种基于状态反馈的控制方法，需要将状态反馈控制器设计在系统中。若已经有了系统模型和一个初始状态反馈控制器，则可以通过以下步骤来实现LQR最优控制：

1. 定义系统状态方程和控制输入方程。

2. 定义系统的状态反馈控制器。

3. 计算系统的最优控制增益矩阵。

4. 使用最优控制增益矩阵更新系统的状态反馈控制器。

下面是一个简单的代码示例，假设已经定义好了系统的状态方程和初始的状态反馈控制器：

import numpy as np
from scipy.linalg import solve_continuous_are

# 定义系统状态方程和控制输入方程
A = np.array([[1, 0.1], [0, 1]])
B = np.array([[0], [1]])

# 定义初始状态反馈控制器
K = np.array([[-1, -1]])

# 定义系统的LQR最优控制增益矩阵
Q = np.diag([1, 1])
R = np.array([[1]])
P = solve_continuous_are(A, B, Q, R)
K_lqr = np.linalg.inv(R).dot(B.T).dot(P)

# 使用最优控制增益矩阵更新状态反馈控制器
K_new = K_lqr

在这个代码示例中，我们首先导入`numpy`和`scipy`库，然后定义了系统的状态方程和控制输入方程。接着，我们定义了一个初始的状态反馈控制器`K`。然后，通过调用`scipy.linalg.solve_continuous_are`函数，计算出系统的最优控制增益矩阵`P`。最后，我们使用最优控制增益矩阵`K_lqr = inv(R)*B.T*P` 更新系统的状态反馈控制器`K_new`。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际使用LQR最优控制需要考虑更多的因素，如系统的稳定性等。