[求教] LQR算法与LQG算法的区别
振动控制的LQR算法是经典的算法,它要求全状态反馈,如果要在一个自由度达到几千上万的结构上应用,显得不可行.为什么要会这样呢,哪为高手请指点.LQG算法也是要求RISATE方程,他的应用范围可以不用求全状态反馈这是为什么呢?
[ 本帖最后由 cao 于 2006-11-4 21:47 编辑 ] 1、对于线性系统，选取系统状态和控制输入的二次型函数的积分作为性能指标函数的最优控制问题，称为线性二次型最优控制。基于全状态反馈的线性二次型经典最优控制算法LQR。采用Kalman滤波器进行状态估计（因此不必全状态反馈）的线性二次型Guass最优控制算法LQG。
2、全状态反馈，就要所有状态可测。对大型结构来说，当然是不可能。所以LQG采用Kalman滤波器进行状态估计，就显得更适合！
3、有关最优控制的书籍当中都会有较详细的讨论。
求教2
多谢指教,在LQR算法中,求出增益矩阵G之后要乘以反馈的状态变量Q得出控制力, 这与乘以由系统计算的出的状态量得出的控制力有什么区别呢,既然可以算出状态量,为何还要去测量呢? 1)状态量如何计算呢?要不就是估计来的. 此时就相当于LQG算法.2)LQR,状态量应可测.要做反馈用,不可知或可测时,来办吗? 1)状态量是可以通过逐步积分法解结构动力方程求出来.
2)我们在设计控制件的时候不是通过这种方法来优化吗?
3)反馈用的量是用在实际结构中的,这样控制的效果才和实际相符.
4)但是对于被动控制装置的优化控制就不需要结构的反馈了,直接应用LQR算法就可以控制大自由度的结构了
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