基于LQR的直升机最优控制系统的设计

设计了直升机LQR最优控制系统，并针对LQR控制中加权矩阵和难以确定的问题，进行了试验分析，从实际控制效果出发．找出了系统响应与和之间遵循的规律，为在利用该方法进行其它控制系统设计中和的选取提供了参考。     

基于LQR最优调节器的三自由度直升机控制系统

三自由度直升机实验平台包含了一个典型的高阶次、不稳定、多变量、非线性和强藕合控制系统本文研究分析了三自由厦直升机控制系统的数学模型，介绍了线性二次型最优调节器（LQR）的基本原理，并针对直升机控制系统的平衡控制问题，设计了线性二次型最优调节器（LQR），以实现对三自由度直升机的最优控制，MATLAB仿真实验结果表明了该方法有较好的控制效果。     

高超声速飞行器最优PIF-LQR控制器设计

以一类通用高超声速飞行器的非线性纵向模型为研究对象,对其线性化后,应用LQR理论设计了一种多输人多输出的最优控制器.通过引入比例积分滤波器(PIF),有效地抑制模型参数变化所引起的扰动,实现飞行器对速度和高度变化指令精确跟踪.将所设计控制器应用于具有不确定参数的高超声速飞行器扰动模型,通过仿真对控制器的鲁棒性进行评估.仿真结果表明,尽管存在参数不确定性,所设计控制器能够满足高超声速飞行器在复杂飞行条件下的控制要求,具有较强的鲁棒性.     

基于线性二次型的单神经元PID最优控制器设计及仿真

讨论了线性二次型最优控制理论在神经网络PID控制系统中的应用.将二次型性能指标引入单神经元PID控制器中,设计出单神经元自适应PID最优控制器,从而实现了PID参数在线自适应寻优.给出了完整的设计过程和学习算法,分析了其稳定性.最后,运用MATLAB仿真实现证明了该方法的可行性、有效性,并得到了较为理想的控制效果.     

基于LQR最优控制规律的巡航导弹控制器设计

：为缩短导弹飞行过程中的经历位移,达到精准巡航定位的目的,设计基于LQR最优控制规律的巡航导弹控制器。按照导弹动力电路的供应需求,连接PID控制元件、巡航执行器、纵向导弹弹射器及射程调节器,搭建巡航导弹控制器的主体结构单元。根据控制模块的初始化标准,实现控制系数的模糊化处理,再联合巡航规则库,统计LQR控制系数的实际优化效果,完成基于LQR最优控制规律的巡航建模控制器灵敏度分析,实现巡航导弹控制器的顺利应用。对比实验结果表明,与普通元件控制设备相比,应用课题所设计的新型控制器设备后,导弹飞行位移由93000Km降低至60000Km左右,UDA主导系数也超过1.0,能够解决导弹巡航定位精确性不达标的问题。     

基于LQR的直升机悬停控制律设计与仿真

建立了某型直升机数学模型,并将该模型分解为纵向模型和横侧向模型两部分,提出了悬停控制律应该达到的稳态指标;以该型直升机为被控对象,采用输出反馈线性二次型调节器(LQR)技术设计了由纵向控制律和横侧向控制律组成的悬停控制律,使得直升机能取得满意的悬停性能指标;以该型直升机模型、执行器模型以及设计的悬停控制器构成全数字闭环仿真系统进行控制律仿真验证;仿真结果表明,文中设计的悬停控制律正确有效,能够较好地实现直升机的悬停功能,另外,由于该悬停控制律是基于输出反馈的,在工程上也比较容易实现。     

基于刚体模型的光电伺服系统最优控制方法

在现阶段的导弹武器系统中,控制系统大都采用经典PID控制器,但随着控制性能要求的不断提升,PID控制器在追求响应快速的同时难以兼得跟踪过程平稳。针对工程中遇到的以上问题,提出设计最优控制器,采用线性二次型调节器(LQR)求解最优控制律。通过仿真可以看到,最优控制器跟踪阶跃信号无静差,调节时间为0.034s,上升过程平稳无超调;跟踪斜坡信号和正弦信号时,跟踪误差远小于,滞后时长仅为毫秒量级。最优控制器系统能够实现快速跟踪阶跃、斜坡和正弦输入信号,且具有较好的跟踪性能。与经典PID控制器相比,该方法具有更高的控制精度、更好的控制性能和稳定性,能够解决PID控制器在工程中遇到的快速性和平稳性难以兼得的难题。     

单相UPQC的逆系统解耦控制器设计

单相统一电能质量调节器(single-phase unified power quality conditioner,SPUPQC)是一个强耦合的多输入多输出非线性系统.本文在平衡流形重构系统模型,基于逆系统方法对重构后的系统构造解耦的伪线性系统.针对该伪线性系统采用线性二次型调节器(LQR)设计了满足一定性能指标的控制器.该控制策略有良好的动态响应与补偿效果并有一定的实用价值.仿真实验证明了该控制器设计的可靠性与有效性.     

基于内模控制的PID控制器的设计

基于内模控制原理,针对典型的工业过程对象,给出了PID控制器的设计方法,并根据现代控制理论的观点,证明了该方法符合线性二次型最优控制的选型原则,将该方法应用于典型的工业过程对象的仿真研究,结果表明所设计的PID控制系统,只有滤波器的时间常数是需要整定的参数,方法比较简单,并且在系统特性变化的情况下具有很强的鲁棒性和抗干扰能力。此外,该方法在现有的可编程控制器(PLC)、智能仪表、集散控制系统(DCS)和现场总线控制系统中都很容易实现,无需增加硬件投资,具有较高的工程应用价值。     

升降横移立体车库PLC程序设计概述

根据升降横移类自动化立体车库的运行原理,以西门子S7-200 PLC为控制平台,设计了一种车库控制程序,实现自动化立体车库的自动控制。     

Optimal Control of Nonlinear Inverted Pendulum System Using PID Controller and LQR: Performance Analysis Without and With Disturbance Input

Linear quadratic regulator(LQR) and proportional-integral-derivative(PID) control methods, which are generally used for control of linear dynamical systems, are used in this paper to control the nonlinear dynamical system. LQR is one of the optimal control techniques, which takes into account the states of the dynamical system and control input to make the optimal control decisions.The nonlinear system states are fed to LQR which is designed using a linear state-space model. This is simple as well as robust. The inverted pendulum, a highly nonlinear unstable system, is used as a benchmark for implementing the control methods. Here the control objective is to control the system such that the cart reaches a desired position and the inverted pendulum stabilizes in the upright position. In this paper, the modeling and simulation for optimal control design of nonlinear inverted pendulum-cart dynamic system using PID controller and LQR have been presented for both cases of without and with disturbance input. The Matlab-Simulink models have been developed for simulation and performance analysis of the control schemes. The simulation results justify the comparative advantage of LQR control method.     

Optimal control of LQR for discrete time-varying systems with input delays

In this work, we consider the optimal control problem of linear quadratic regulation for discrete time-variant systems with single input and multiple input delays. An innovative and simple method to derive the optimal controller is given. The studied problem is first equivalently converted into a problem subject to a constraint condition. Last, with the established duality, the problem is transformed into a static mathematical optimisation problem without input delays. The optimal control input solution to minimise performance index function is derived by solving this optimisation problem with two methods. A numerical simulation example is carried out and its results show that our two approaches are both feasible and very effective.     

基于LQR的直线一阶单倒立摆最优控制器的设计

对已有的LQR最优控制中系统的动态响应与加权矩阵Q和R之间遵循的基本规律进行分析,并根据这一基本规律对给定的直线一阶单倒立摆采用线性二次型最优控制的方法设计控制器。仿真结果表明,基于LQR的最优控制系统对直线一阶单倒立摆具有很好的控制效果。     

球载升空平台LQR最优控制器设计与仿真

本文介绍了球载硬Ｘ射线空间高能天文望远镜ＨＡＰＩ－４系统探测器平台即吊舱系统的状态空间模型。线性二次型最优控制器ＬＱＲ的设计方法及仿真结果。这此结果也可推广到其他类似的球载升空平以。仿真结果表明，引入高性能控制算法可以大幅度改善控制系统的性能。     

电子节气门控制器的设计

针对电子节气门系统结构复杂的特点,提出了一种新的电子节气门位置传感器智能控制的设计方法。该控制器由TMS320LF4207中央处理器和TLF6209驱动芯片等组成。具体给出了电子节气门系统在发动机控制系统中的应用框架,通过专家自整定PID控制策略,实现对节气门系统的位置控制。电子节气门开度的阶跃响应试验验证了该方法可以对电子节气门实现精确、快速和稳态误差小的闭环控制。     

具有多图拓扑结构的同类智能体LQR控制

本文考虑具有一般线性时不变动态特性的多智能体系统优化控制问题. 将智能体之间的通讯拓扑结构建模成具有自环的无向多图, 每个子系统就是一个节点, 每个节点的控制行为只与本身及邻居节点有关. 由于反馈矩阵具有块对角结构约束, 本文研究的LQR控制问题本质上是一类结构优化问题. 最小化系统LQR性能指标等价于最小化单个智能体性能指标和. 基于线性矩阵不等式得到系统的次优性能指标, 指出LQR性能域是凸集. 由此多智能体系统的LQR控制转化为若干个子系统的LQR控制, 可以通过求解系数是Laplacian矩阵最小最大特征值的两个矩阵不等式得到反馈增益. 数值例子验证了方法的有效性.     

基于MATLAB的电液伺服系统最优调节器的设计与仿真

文中应用二次型理论对一实际的电液伺服系统进行了最优调节器的设计，并通过仿真实现了系统的最优调节，在设计和仿真的过程中，利用MATLAB最优控制工具箱及有关的命令，使这一过程变得十分简单。     

基于LQR的无人直升机姿态控制器设计

无人直升机控制系统是一个易受环境干扰的、各通道相互耦合的非线性系统.为了实现无人直升机能在不同环境下自主飞行,需要设计抗干扰能力强的控制器;采用系统辨识的方法得到直升机横向通道和纵向通道姿态环路的线性系统模型;根据线性最优二次型理论,对直升机横向通道和纵向通道的姿态环路设计了LQR最优控制器,使用MATIAB仿真选取最优控制器参数后,在ALIGN 700N直升机上进行了实际飞行试验,仿真和飞行试验表明,采用LQR控制技术设计的无人直升机姿态控制器具有较强的鲁棒性和实用性.     

Multi-objective design of state feedback controllers using reinforced quantum-behaved particle swarm optimization

A novel and generic multi-objective design paradigm is proposed which utilizes quantum-behaved PSO (QPSO) for deciding the optimal configuration of the LQR controller for a given problem considering a set of competing objectives. There are three main contributions introduced in this paper as follows. (1) The standard QPSO algorithm is reinforced with an informed initialization scheme based on the simulated annealing algorithm and Gaussian neighborhood selection mechanism. (2) It is also augmented with a local search strategy which integrates the advantages of memetic algorithm into conventional QPSO. (3) An aggregated dynamic weighting criterion is introduced that dynamically combines the soft and hard constraints with control objectives to provide the designer with a set of Pareto optimal solutions and lets her to decide the target solution based on practical preferences. The proposed method is compared against a gradient-based method, seven meta-heuristics, and the trial-and-error method on two control benchmarks using sensitivity analysis and full factorial parameter selection and the results are validated using one-tailed T-test. The experimental results suggest that the proposed method outperforms opponent methods in terms of controller effort, measures associated with transient response and criteria related to steady-state.