LQG与MPC算法的Matlab实现及仿真应用教程

资源摘要信息:"线性二次高斯 (LQG) 模型预测控制 (MPC)附matlab代码.zip" 线性二次高斯 (LQG) 控制是一种结合了状态估计和控制策略的优化方法，它被广泛应用于控制系统设计中。LQG 控制的目标是在系统的噪声和不确定性因素存在的情况下，最小化一个线性二次成本函数。该方法通过融合了卡尔曼滤波器的线性二次调节器（LQR）来实现。 模型预测控制（MPC）是一种先进的过程控制策略，它在每个控制周期内解决一个有限时间范围内的优化问题，以预测系统未来行为，并计算最优控制动作。MPC 考虑了系统的动态特性和未来行为，能够处理多变量控制问题，并且具有处理约束的能力。 本资源中包含的 MATLAB 代码涉及以下几个核心部分： 1. PID 控制器：比例-积分-微分（PID）控制器是最常见的反馈回路控制器之一，广泛应用于工业控制系统中。它通过三个参数（比例、积分、微分）来调整控制量，以达到对被控对象的快速、准确控制。 2. 线性二次调节器（LQR）：LQR 是一种基于状态空间模型的最优控制方法，它旨在最小化一个二次型性能指标。在无噪声的理想情况下，LQR 能够实现状态空间描述的线性系统的最优控制。 3. 线性二次高斯（LQG）：LQG 结合了 LQR 和卡尔曼滤波器，用以在存在过程噪声和观测噪声的情况下，对线性系统进行最优估计和控制。LQG 控制是现代控制理论中处理噪声系统的经典方法。 4. 模型预测控制（MPC）：MPC 在每个控制时刻都会重新求解一个优化问题，以预测系统未来的输出，并计算当前的最优控制输入。它能够处理过程约束和优化目标，并提供灵活的控制策略。 该资源适合本科和硕士等教研学习使用，可以作为智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真学习材料。通过研究和运行这些 MATLAB 代码，用户可以更好地理解这些控制理论和仿真技术，并将其应用到实际问题的解决中。 本资源包括的 MATLAB 代码是基于不同版本的 MATLAB （2014 或 2019a），并且附有运行结果。如果用户在运行时遇到问题，可以私信博主寻求帮助。此外，博主是热爱科研的 Matlab 仿真开发者，也在博客中提供了关于这些内容的详细介绍和讨论，进一步研究和合作可通过私信进行联系。通过点击博主头像，用户可以获得更多相关内容和信息。