Als «optimal-control» getaggte Fragen

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Wie löse ich ein optimales Steuerungsproblem, bei dem das Bewegungsgesetz von einer Funktion des Zustandsvektors abhängt?
Ein typisches optimales Steuerproblem mit dem Zustandsvektor x (t) und dem Steuervektor y (t) kann ausgedrückt werden als: maxx(t),y(t)∫t10f(t,x(t),y(t))dtmaxx(t),y(t)∫0t1f(t,x(t),y(t))dt\max_{x(t), y(t)} \int_0^{t_1} f(t,x(t), y(t)) dt vorbehaltlich und Randbedingungen für x .x′(t)=g(t,x(t),y(t))x′(t)=g(t,x(t),y(t))x'(t)= g(t, x(t), y(t))xxx Ich möchte ein Problem lösen, das sehr ähnlich aussieht, aber das Bewegungsgesetz der Steuerung lautet: x′(t)=g(t,x(t),y(t),z(x(t)))x′(t)=g(t,x(t),y(t),z(x(t)))x'(t)= g(t, …
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Beobachtbarkeit mit dem Discrete Extended Kalman Filter (EKF)
Ich habe (mehrere) diskrete erweiterte Kalman-Filter (EKF) gebaut. Das Systemmodell, das ich baue, hat 9 Zustände und 10 Beobachtungen. Ich sehe, dass die meisten Staaten bis auf einen zusammenlaufen. Alle außer 1-2 der EKF-Zustandsschätzung scheinen zu driften. Da der EKF davon abhängt, dass alle Zustände konvergent sind, sind die übrigen …
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Model Predictive Control und numerische Integrationsschemata
Bei der Simulation von ODE-Systemen bin ich es gewohnt, immer ein numerisches Integrationsschema zu verwenden, um die Gleichungen zeitlich vorwärts zu verbreiten, wie beispielsweise einfache Euler-Integration oder Runge-Kutta-Methoden. Mit Model Predictive Control (MPC) gibt jedes Lehrbuch, das ich sehe, die folgende Form für die zeitliche Fortpflanzung eines linearen Systems an: …
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Übertragungsfunktion mit aufhebbarem Nullpol und Steuerbarkeit
Ich habe eine Übertragungsfunktion (von Ogata's Modern Control Engineering) s+2.5(s+2.5)(s−1)s+2.5(s+2.5)(s−1)\frac{s+2.5}{(s+2.5)(s-1)} und die Theorie besagt, dass das System eine Pol-Null-Aufhebung hat und nicht steuerbar ist. Sie sagten, dass ein Zustandsraumrepräsentant dieser Übertragungsfunktion die Matrix A und B hat: A=[02.51−1.5] and B=[11]A=[012.5−1.5] and B=[11] A = \begin{bmatrix} 0 & 1 \\ 2.5 …
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