Simulink Lqr代码

在Simulink中使用LQR（Linear Quadratic Regulator）控制器编写代码，通常涉及到以下几个步骤：

1. **创建系统模型**：首先，建立一个动态系统的模型，使用Simulink的基本元素如信号流图、线性动态环节（如Stateflow或Transfer Fcn）来描述系统的状态空间形式。

2. **确定状态空间矩阵**：收集系统矩阵A (状态矩阵) 和B (输入矩阵)，它们通常可以从系统阶跃响应或传递函数中得到，或者手动输入。

3. **设计LQR控制器**：利用`lqr`函数或工具箱中的相应功能，输入A和B矩阵以及权重矩阵Q（状态误差平方和的加权）和R（输入误差平方和的加权）。`lqr(A,B,Q,R)`会返回最优的K（反馈矩阵）。

4. **创建LQR控件块**：在Simulink中，可以选择“Control System Toolbox”下的“LQR Controller”块。输入之前计算出的A、B、Q和R值。

5. **连接模型**：将LQR控制器放置在模型的适当位置，一般将其输出连接到系统的输入，同时将系统的状态变量作为输入给LQR块。

6. **仿真和调试**：运行模型并观察控制效果。你可以通过调整Q和R矩阵来改变优化目标，比如提高稳定性或减少跟踪误差。

% 示例代码
[A,B] = ... % 获取系统矩阵
Q = ...; % 状态误差权重矩阵
R = ...; % 输入误差权重矩阵
K = lqr(A,B,Q,R); % 计算控制矩阵

相关问题

simulink lqr控制器在哪

### 如何在Simulink中找到并使用LQR控制器

#### 查找LQR控制器
为了在Simulink环境中定位到LQR控制器，可以按照以下方式操作：

通过Matlab命令窗口调用`lqr()`函数来计算获得线性二次型调节器增益矩阵K[^1]。然而，在Simulink模型库浏览器里并没有直接名为“LQR”的模块；相反，通常会利用State-Space模块配合预先计算好的LQR增益来进行状态反馈控制的设计。

#### 使用LQR控制器的方法
具体来说，当希望构建一个基于LQR的控制系统时，应该先定义好被控对象的状态空间表达式以及性能指标中的权重矩阵Q和R。之后借助于工作区内的脚本文件或者命令行界面执行如下代码片段以求解最优反馈律：

% 定义系统参数A, B, C, D...
[A,B,C,D]=abcdsys; % 用户自定义或已知系统的ABCD矩阵
Q=eye(size(A));    % 权重矩阵Q的选择取决于实际需求
R=eye(size(B,2));  % 输入加权阵R同样依据具体情况设定
[K,S,e]=lqr(A,B,Q,R); % 计算LQR增益K

完成上述准备工作后，则可以在Simulink内创建新的模型，并拖拽必要的组件进去。对于核心部分——即实现状态反馈的地方，应当放置一个State Space模块表示受控过程本身，再连接上Gain元件乘以前述所得之K值作为校正环节。最后把二者串联起来形成完整的回路结构即可[^3]。

此外，针对特定应用场景如四轮线控转向车辆模拟实验平台(CarSim)，可能还需要额外考虑诸如采样时间间隔等因素的影响，从而调整为离散化后的版本dLQR(discrete-time Linear Quadratic Regulator)[^2]。

simulink倒立摆LQR

### Simulink 中实现倒立摆系统的 LQR 控制

#### 设计背景与目标
在Simulink环境中，LQR（线性二次型调节器）被广泛应用于复杂动态系统的控制设计中。对于倒立摆系统而言，其核心在于利用最优反馈增益矩阵来最小化预定义的成本函数，从而达到稳定系统的目的[^1]。

#### 构建基本模型结构
为了将LQR控制器集成至Simulink中的倒立摆模拟环境内，需先构建基础物理模型。这包括但不限于描述机械运动学特性的方程组以及外部扰动因素的影响分析。在此基础上引入必要的传感器信号输入端口以便获取实时的状态变量数据流供后续处理使用[^3]。

#### 添加并配置LQR组件
完成上述准备工作之后，则可以着手于实际嵌入LQR逻辑单元部分：

- **创建State-Space模块**：此操作旨在表征受控对象的动力学行为模式；具体来说就是指定了A, B, C, D四个参数矩阵用来刻画状态空间表达式的内部关系。

- **计算最优增益K**：借助MATLAB命令窗口执行`lqr()`函数求解过程获得理想化的权重系数集合，并据此调整Gain block内的数值设定以匹配预期性能指标要求。

- **连接各功能部件**：确保所有参与交互作用的对象之间存在清晰合理的连线路径——即从测量得到的位置/角度偏差出发经过一系列运算环节最终形成能够有效抵消干扰影响的补偿力矩输出量传递给执行机构施加作用力改变原有态势趋向新的平衡点位置附近徘徊不定直至完全静止不动为止。

% MATLAB代码片段用于辅助理解如何设置LQR控制器的关键属性
[A,B,C,D]=linmod('InvertedPendulumModel'); % 获取线性化后的ABCD矩阵
Q=diag([10 1]); R=[0.1];                   % 定义成本函数中的权衡因子
[K,S,E]=lqr(A,B,Q,R);                      % 计算最佳反馈增益向量K
set_param(gcb,'Gain',num2str(-K));         % 将-K赋值给当前选中的增益框