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基于MATLAB的LQR俯仰控制系统代码——应用于波音747的离散控制

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简介:
本项目利用MATLAB开发针对波音747飞机的离散化线性二次型调节器(LQR)俯仰控制系统,旨在优化飞行稳定性与操控性能。 在这个项目中,我们使用MATLAB和Simulink来设计波音747飞机的俯仰控制自动驾驶仪。我们分别采用PID控制器和超前控制器对飞机的俯仰角进行控制。 - 使用LQR方法求解合适的增益矩阵。 - 对系统进行了离散化处理,并对其进行全面分析。 - 为解决在LQR中使用预补偿器的一些常见缺点,同时指出了这种技术的一个新问题:通过Simulink模型增加步进干扰来提高控制器的鲁棒性。 项目包含以下文件: pitch_control.m - 主代码,用于实现俯仰控制的所有功能。 r_scale.m - 该函数计算全状态反馈系统的比例因子以消除稳态误差,专门适用于连续系统。 pitch_control.slx - 包含建模步进干扰的Simulink模型。

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  • MATLABLQR——747
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    本项目利用MATLAB开发针对波音747飞机的离散化线性二次型调节器(LQR)俯仰控制系统,旨在优化飞行稳定性与操控性能。 在这个项目中,我们使用MATLAB和Simulink来设计波音747飞机的俯仰控制自动驾驶仪。我们分别采用PID控制器和超前控制器对飞机的俯仰角进行控制。 - 使用LQR方法求解合适的增益矩阵。 - 对系统进行了离散化处理,并对其进行全面分析。 - 为解决在LQR中使用预补偿器的一些常见缺点,同时指出了这种技术的一个新问题:通过Simulink模型增加步进干扰来提高控制器的鲁棒性。 项目包含以下文件: pitch_control.m - 主代码,用于实现俯仰控制的所有功能。 r_scale.m - 该函数计算全状态反馈系统的比例因子以消除稳态误差,专门适用于连续系统。 pitch_control.slx - 包含建模步进干扰的Simulink模型。
  • Matlab-BCI
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    本项目基于Matlab开发,专注于离散控制系统的算法实现与仿真分析,特别适用于脑机接口(BCI)领域的研究和应用。 离散控制Matlab代码bci安装需要下载或克隆完整的存储库。要运行bci,必须先安装一些依赖项:BCI编码环境一般遵循以下原则: 1. 使用Blackrock神经采集系统及API(cbmex)读取神经数据。 2. 通过Psychtoolbox和cbmex文件控制图形/时序操作。 3. 利用Matlab代码管理任务流程,进行信号处理并保存数据。 运行实验的命令为`ExperimentStart(task_name, subject, control_mode, blackrock, debug)`。其中: - `task_name` 是包含有效任务名称的字符串; - `subject` 包含主题ID(建议使用“test”或“Test”,以避免不必要的大量数据存储); - `control_mode` 为整数,表示不同的控制模式:1代表鼠标位置控制,2代表鼠标操纵杆控制,3和4分别对应完整卡尔曼滤波器及速度卡尔曼滤波器; - `blackrock` 是一个标志位,当其值设为true时尝试使用BlackrockAPI获取神经数据; - `debug` 也是一个标志位,在调试模式下设置成true可以调用调试环境,并使屏幕变小等。
  • MatlabActogram小分析
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    本代码利用Matlab实现对离散控制系统中Actogram数据进行小波分析,适用于生物节律研究与模式识别。 利用离散控制Matlab代码实现最大重叠离散小波变换(MODWT),该方法由Leise等人[1,2]创建并应用于确定活动开始时间。通过使用4抽头Daubechies子波,MODWT将每15分钟采样的动图数据分解为七个细节级别(D1-D7),每个级别对应特定的周期范围(如D3: 2-4小时)和一个近似粗尺度表示所有其他剩余信息。发病时间被定义为在特定日期中,在D3详细时间序列中的几个局部峰值之一,这些峰值围绕实际发病时刻。 参考文献: [1] Percival, D. B., Wavelet Methods for Time Series Analysis, Cambridge University Press (2000), pp. 169-179. [2] Leise, T. L., et al., Wavelet Meets Actogram, J Biol Rhythms 28: 62-68 (2013). x(t): 每15分钟的动图计数 TW_i: 时间序列向量
  • MATLABLQR最优设计与
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    本研究运用MATLAB工具针对线性二次型调节器(LQR)理论进行深入探讨,旨在实现复杂系统的最优控制设计,并展示其在实际工程问题中的有效应用。 本段落简要介绍了线性二次型最优控制器的原理及设计方法,以使线性系统更好地满足实际需求。
  • MATLAB-卡尔曼滤:Kalman_filter实现
    优质
    本项目提供了一个基于MATLAB的离散卡尔曼滤波器(Kalman_filter)的完整实现,适用于状态估计和预测问题。演示了如何在MATLAB环境中使用该算法进行数据过滤与系统建模。 卡尔曼滤波器是一种基于状态空间模型的动态系统算法,它能根据输入、输出信息以及先前的知识来预测系统的状态。该方法自上世纪六十年代以来被广泛应用于车辆导航等领域(尽管航空航天是典型应用领域之一,在其他行业中也十分常见),能够提供对系统状态的最佳估计。卡尔曼滤波器通过实时递归处理嘈杂的观测数据流,比如传感器测量值,并结合对未来状态的数学预测来最小化误差。 可以将该算法所用到的模型视为函数:输入是参数(或变量),输出则是计算结果。在建立这些模型时可能会遇到困难,尤其是对于非线性系统而言,建模难度更大;然而有时也会相对简单。我们通常无法完全准确地反映真实系统的数学特性,因此需要创建一个尽可能接近现实情况的模型。实际应用中获得的数据往往是嘈杂且不精确的。 由于本教程旨在通过计算机编程代码实现卡尔曼滤波器的应用,故将重点放在离散版本上进行讲解与演示。卡尔曼滤波的核心思想在于利用先前的知识对系统情况进行过滤和优化处理。
  • LMIs-Matlab:线性矩阵不等式时间
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    本资源提供基于Matlab的LMIs工具箱在离散控制系统中应用的示例代码,侧重于解决线性矩阵不等式的优化问题,适用于离散时间系统的分析与设计。 离散控制Matlab代码涉及LMI最优与鲁棒控制中的线性矩阵不等式。这些线性矩阵不等式适用于离散系统,并可以在名为《HARISHANKARPRABHAKARAN》的书中找到详细信息。以下是一些示例程序,作为Wikibook中关于离散时间系统的代码(创建的相关页面如下所述):要运行这些MATLAB代码,请确保安装了YALMIPTOOLBOX以及SeDuMi或IBMCPLEX等求解器。 具体文件包括: - A1.m: 离散时间Lyapunov稳定性 - A2.m: 离散时间有界实引理(H∞范数) - A3.m: 离散时间H2规范 - A4.m: 离散时间稳定度 - A5.m: 离散时间可检测性 - A6.m: 离散时间H2最佳全状态反馈控制 - A7.m: 离散时间H2最优动态输出反馈控制 - A8.m: 离散时间H∞最佳全状态反馈控制 - A9.m: 离散时间H∞最优动态输出反馈控制 - A10.m: 离散时间混合H2-H∞ 最优全状态反馈控制
  • 时滞MATLAB.zip
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    本资料包包含一系列用于分析和设计离散时滞系统控制器的MATLAB代码。适用于研究与教学用途,帮助用户掌握相关算法实现细节。 版本:MATLAB 2019a 领域:基础教程 内容:【控制】离散时滞系统 MATLAB 代码.zip 适合人群:本科生、硕士生等教研学习使用
  • MATLABLQR最优器设计与
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    本研究利用MATLAB平台进行线性二次型调节器(LQR)的设计,探讨了其在不同控制系统中的优化策略及实际应用效果。 为了使线性系统更好地适应实际需求,本段落简述了线性二次型最优控制器的原理及设计方法,并介绍了加权矩阵Q和R的选择规则。通过Matlab仿真分析,探讨了参数Q和R的变化对最优控制系统性能的影响,证明该设计方案得到的控制器效果良好且易于实现,达到了预期的设计目标。
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    本资源提供了一个使用MATLAB编写的简单示例代码,用于演示如何设计和实现适用于网络控制系统中的离散事件触发控制器。此代码旨在帮助初学者理解基本原理及应用方法。 离散控制Matlab代码用于实现事件触发控制在网络控制系统(NCS)中的应用。通过这种方式可以减少通信负载:系统输出或执行器信号仅在违反特定的事件触发条件时才被传输,这些条件设计以确保一定的性能标准得以维持。 以下是一些使用Matlab编写的示例代码,适用于离散和连续时间系统的不同控制策略: 1. 系统状态对传感器可用; 2. 输出反馈及基于PID控制器的事件触发机制; 3. 最优(状态反馈)控制方法; 4. 模型预测控制(MPC)的应用实例; 5. 非线性模型预测控制(NMPC); 6. 健全或管状约束下的模型预测控制。
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    本项目致力于利用MATLAB软件开发飞机的姿态和俯仰速度控制系统,通过精确算法模拟与优化飞行器操控性能,确保飞行安全与稳定性。 Simulink是一个由MathWorks公司开发的图形化编程环境,用于对动态系统进行建模、仿真和分析。它与MATLAB紧密集成,提供了丰富的模块库来支持各种应用领域的需求,如控制设计、信号处理以及通信等领域。通过使用Simulink,用户可以方便地创建复杂的模型,并且能够以直观的方式展示系统的运行情况。 对于初学者而言,掌握Simulink的基本操作和功能是非常重要的步骤之一。这包括了解如何建立基本的系统模型、设置仿真参数及分析仿真的结果等关键技能点。随着经验的增长和技术水平的进步,用户还可以深入学习高级特性和工具箱来解决更为复杂的问题,并进行高效的项目开发工作。 总之,Simulink为工程师和科学家提供了一个强大而灵活的设计平台,在多个工程学科中发挥着不可或缺的作用。