解释matlab中lmivar
时间: 2023-06-07 19:06:46 浏览: 194
在 Matlab 中,lmivar 函数被用来创建线性矩阵不等式变量。它的语法格式如下:
lmivar(type,index,dim)
其中,type 表示创建的变量类型,可以是 's' 或 'l',分别代表对称和下列三角型变量;index 表示创建的变量的编号,也可以是矩阵形式的索引;dim 表示变量的维度,可以是标量或者是形如[n1,n2]的行向量。
一般来说,lmivar 函数常常和 lmiterm、lmisys 等函数配合使用,用来描述线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequality,LMI)集合。这些 LMI 集合被广泛应用于控制系统、优化问题等领域中。
相关问题
matlab lmi工具箱
matlab的LMI工具箱是用于解决H无穷控制中的线性矩阵不等式(LMI)问题的工具。在使用LMI工具箱之前,需要通过setlmis([])来初始化一个LMI系统。在LMI中,矩阵变量可以通过lmivar来定义。例如,可以使用lmivar(type, struct)来定义一个矩阵变量X。其中,type是lmivar的类型参数,struct是表示矩阵的结构参数。
在LMI工具箱中,可以通过定义矩阵变量和设置约束条件来求解H无穷控制中的最优控制律。例如,可以使用lmiterm来定义约束条件,然后使用lmisys来将约束条件添加到LMI系统中。通过求解LMI系统,可以得到最优的控制律。
举个例子,假设有一组已知矩阵A、B1、B2、C1、D11、D12,以及未知矩阵X、Y和一个待求解的量γ。可以使用lmivar来定义矩阵变量X、Y和γ,然后使用lmiterm来设置约束条件。最后,使用lmisys来将约束条件添加到LMI系统中,并通过求解LMI系统来得到最优的控制律。
总之,matlab的LMI工具箱提供了一种方便的方法来求解H无穷控制中的线性矩阵不等式问题,可以通过定义矩阵变量和设置约束条件来得到最优的控制律。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [matlab-LMI工具箱](https://blog.csdn.net/mercurialmush/article/details/117630571)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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matlab求解lmi
LMI 是“线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequality)”的缩写,是控制理论中常用的一种工具。在 MATLAB 中,可以使用 Robust Control Toolbox 或 Control System Toolbox 中的函数求解 LMI。
其中,Robust Control Toolbox 中的函数包括:
- lmiterm: 定义 LMI 中的单项式
- lmivar: 定义 LMI 中的变量
- lmisys: 定义 LMI 系统
- mincx: 求解 LMI
Control System Toolbox 中的函数包括:
- are: 求解代数矩阵方程
- care: 求解连续时间下的代数矩阵方程
- dare: 求解离散时间下的代数矩阵方程
使用这些函数,可以根据具体的问题进行求解。需要注意的是,LMI 往往涉及到大规模矩阵计算,因此需要特别注意计算效率和精度。