LQR控制.rar_LQR最优控制_LQR稳定性控制_lqr()simulink_基于LQR算法的_汽车控制

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5星 · 超过95%的资源 95 浏览量 2022-07-15 20:09:20 上传评论 3 收藏 19KB RAR 举报

LQR（Linear Quadratic Regulator，线性二次调节器）是一种广泛应用在控制系统设计中的理论，特别是在汽车稳定性控制领域。LQR算法是建立在经典控制理论基础之上，它通过最小化一个二次性能指标来寻求控制器的设计，这个性能指标通常涉及到系统的状态和控制输入。在标题中提到的"LQR控制.rar"是一个包含LQR算法应用的压缩包文件，可能包含了Simulink模型，用于模拟和分析汽车的侧倾稳定性。Simulink是MATLAB的一个图形化建模工具，非常适合进行动态系统仿真，包括控制系统的设计和分析。 LQR最优控制是LQR算法的核心概念，其目标是找到一个控制器，使得系统在一段指定的时间内，从初始状态到达期望的目标状态，同时使得整个过程中的某个性能指标（通常是系统状态的平方和）最小。这个性能指标反映了系统的稳定性和响应质量。 LQR稳定性控制则关注于确保系统在LQR控制器的作用下是稳定的。LQR算法设计的控制器能够保证闭环系统的渐近稳定性，即系统状态会随着时间趋于零，或者收敛到一个预设的平衡点。 “lqr()_simulink”标签表明这个模型利用了MATLAB的内置函数'lqr'来计算控制器增益矩阵。lqr函数根据给定的系统状态空间模型和权重矩阵，计算出能够最小化性能指标的反馈控制器。在汽车控制中，LQR算法可以被用来优化车辆的侧倾稳定性，这是车辆动态性能的关键因素之一。通过监测和控制轮胎的垂直载荷，LQR可以帮助减少汽车在急转弯或不平路面行驶时的侧翻风险，提高驾驶安全性和舒适性。压缩包内的“LQR控制”可能包含了具体的Simulink模型文件，用户可以通过加载和运行该模型，观察和分析LQR算法在汽车侧倾控制问题上的表现，调整不同的参数，以研究不同条件下的控制效果。这个压缩包提供了一个实际应用LQR算法的案例，对于理解LQR控制器的工作原理、学习如何在Simulink中实现LQR控制以及研究汽车稳定性控制都是很有价值的资源。

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LQR控制.rar （2个子文件）

LQR控制

LQRcontrol.slx 19KB

LQRcontrol.m 2KB

Ap=0.0123; Kx=2.5; Kp=4.2*10^(-11); Ctp=0; Vt=0.0014; betae=6.89*10^6; tao=0.01; Kv=0.0239; ms=12487; muf=706; mur=1000; m=14193; h=1.15; huf=0.53; hur=0.53; Cf=582*10^3; Cr=783*10^3; bf=10^5; br=10^5; ktf=2060*10^3; ktr=3337*10^3; kf=380*10^3; kr=684*10^3; kAOf=10730; kAOr=15480; Ixx=24201; Ixz=4200; Izz=34917; Iw=0.93; lf=1.95; lr=1.54; r=0.83; mu=1; v=19.4; g=9.8; lact=0.8; tao=3.14; Ybeta=-mu*(Cf+Cr); Ypsi=-mu*(Cf*lf-Cr*lr)/v; Ydeta=mu*Cf; Nbeta=-mu*(Cf*lf-Cr*lr); Npsi=-mu*(Cf*lf^2+Cr*lr^2)/v; Ndeta=mu*Cf*lf; Ybetaf=-mu*Cf; Ypsif=-mu*Cf*lf/v; Mkf=muf*g*huf-kf-ktf; Ybetar=-mu*Cr; Ypsir=mu*Cr*lr; Mkr=-(mur*g*hur+ktr+kr); E0=[m*v,0,0,-ms*h,0,0,0,0,0,0; 0,Izz,0,-Ixz,0,0,0,0,0,0; -(ms+m)*v*h,-Ixz,0,Ixx+ms*h^2,-bf,-br,0,0,0,0; muf*v*(r-huf),0,0,0,-bf,0,0,0,0,0; mur*v*(r-hur),0,0,0,0,-br,0,0,0,0; 0,0,1,0,0,0,0,0,0,0; 0,0,0,0,-Ap*lact,0,-Vt/(4*betae),0,0,0; 0,0,0,0,0,0,0,1,0,0; 0,0,0,0,0,-Ap*lact,0,0,-Vt/(4*betae),0; 0,0,0,0,0,0,0,0,0,1]; A0=[Ybeta,Ypsi-m*v,0,0,0,0,0,0,0,0; Nbeta,Npsi,0,0,0,0,0,0,0,0; 0,(ms+m)*v*h,ms*g*h-kf-kr,-(bf+br),kf,kr,2*Ap*lact,0,2*Ap*lact,0; -r*Ybetaf,-muf*v*(r-huf)-r*Ypsif,-kf,-bf,-Mkf,0,-2*Ap*lact,0,0,0; -r*Ybetar,-muf*v*(r-hur)-r*Ypsir,-kr,-br,0,-Mkr,0,0,-2*Ap*lact,0; 0,0,0,1,0,0,0,0,0,0; 0,0,0,Ap*lact,0,0,Kp+Ctp,Kx,0,0; 0,0,0,0,0,0,0,-1/tao,0,0; 0,0,0,Ap*lact,0,0,0,0,Kp+Ctp,-Kx; 0,0,0,0,0,0,0,0,0,-1/tao]; E=inv(E0); A=E*A0; B01=[Ydeta;Ndeta;0;r*Ydeta;0;0;0;0;0;0]; B02=[0,0;0,0;0,0;0,0;0,0;0,0;0,0;Kv/tao,0;0,0;0,Kv/tao]; B1=E*B01; B2=E*B02; B=[B1 B2]; C=eye(10); D=0