基于LQR控制算法的电磁减振控制系统simulink建模与仿真

简介: 该文主要介绍了基于LQR控制算法的电磁减振控制系统在MATLAB2022a中的Simulink建模与仿真。文章展示了系统仿真输出的控制器收敛曲线,并提供了相关图像来解释系统原理。LQR算法通过优化二次成本函数实现振动抑制,尤其适用于电磁减振系统,利用电磁执行机构动态调整力,高效抑制振动。文中附有关键模型和原理图。

1.课题概述
基于LQR控制算法的电磁减振控制系统simulink建模与仿真。仿真输出控制器的收敛曲线。

2.系统仿真结果
1.jpeg
2.jpeg

3.核心程序与模型
版本:MATLAB2022a

3.jpeg

08_029m

4.系统原理简介
电磁减振控制系统采用线性二次型调节器(Linear Quadratic Regulator, LQR 控制制算法)是一种基于状态空间方法的控制策略,广泛应用于振动抑制、伺服控制、主动减震等领域。它通过最小化一个由状态和控制输入构成的二次成本函数,从而达到控制系统的最优控制目的。

4.png
5.png

这样,我们就可以建立关于地面位移的相对位移的方程式,于是上面的式子可以等效为:

6.png
7.png

   LQR控制算法通过优化状态和控制输入的二次成本函数,提供了一种有效抑制系统振动的手段。在电磁减振系统中,它利用电磁执行机构的快速响应特性,通过精确控制律动态调整作用力或力矩,实现振动的高效抑制。
相关文章
|
2月前
|
算法
基于MPPT算法的光伏并网发电系统simulink建模与仿真
本课题基于MATLAB/Simulink搭建光伏并网发电系统模型,集成PV模块、MPPT算法、PWM控制与并网电路,实现最大功率跟踪与电能高效并网。通过仿真验证系统在不同环境下的动态响应与稳定性,采用SVPWM与电流闭环控制,确保输出电流与电网同频同相,满足并网电能质量要求。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
基于MVO多元宇宙优化的DBSCAN聚类算法matlab仿真
本程序基于MATLAB实现MVO优化的DBSCAN聚类算法,通过多元宇宙优化自动搜索最优参数Eps与MinPts,提升聚类精度。对比传统DBSCAN,MVO-DBSCAN有效克服参数依赖问题,适应复杂数据分布,增强鲁棒性,适用于非均匀密度数据集的高效聚类分析。
|
2月前
|
开发框架 算法 .NET
基于ADMM无穷范数检测算法的MIMO通信系统信号检测MATLAB仿真,对比ML,MMSE,ZF以及LAMA
简介:本文介绍基于ADMM的MIMO信号检测算法,结合无穷范数优化与交替方向乘子法,降低计算复杂度并提升检测性能。涵盖MATLAB 2024b实现效果图、核心代码及详细注释,并对比ML、MMSE、ZF、OCD_MMSE与LAMA等算法。重点分析LAMA基于消息传递的低复杂度优势,适用于大规模MIMO系统,为通信系统检测提供理论支持与实践方案。(238字)
|
3月前
|
传感器 算法 数据挖掘
基于协方差交叉(CI)的多传感器融合算法matlab仿真,对比单传感器和SCC融合
基于协方差交叉(CI)的多传感器融合算法,通过MATLAB仿真对比单传感器、SCC与CI融合在位置/速度估计误差(RMSE)及等概率椭圆上的性能。采用MATLAB2022A实现,结果表明CI融合在未知相关性下仍具鲁棒性,有效降低估计误差。
241 15
|
3月前
|
算法 数据建模 调度
【INC-MPPT】增量导纳算法追踪光伏的最大功率点用于光伏的并网接入研究(Simulink仿真实现)
【INC-MPPT】增量导纳算法追踪光伏的最大功率点用于光伏的并网接入研究(Simulink仿真实现)
137 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
【水下图像增强融合算法】基于融合的水下图像与视频增强研究(Matlab代码实现)
【水下图像增强融合算法】基于融合的水下图像与视频增强研究(Matlab代码实现)
312 0
|
2月前
|
数据采集 分布式计算 并行计算
mRMR算法实现特征选择-MATLAB
mRMR算法实现特征选择-MATLAB
222 2
|
3月前
|
传感器 机器学习/深度学习 编解码
MATLAB|主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性
MATLAB|主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性
231 3
|
3月前
|
存储 编解码 算法
【多光谱滤波器阵列设计的最优球体填充】使用MSFA设计方法进行各种重建算法时,图像质量可以提高至多2 dB,并在光谱相似性方面实现了显著提升(Matlab代码实现)
【多光谱滤波器阵列设计的最优球体填充】使用MSFA设计方法进行各种重建算法时,图像质量可以提高至多2 dB,并在光谱相似性方面实现了显著提升(Matlab代码实现)
175 6
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
使用哈里斯角Harris和SIFT算法来实现局部特征匹配(Matlab代码实现)
使用哈里斯角Harris和SIFT算法来实现局部特征匹配(Matlab代码实现)
188 8

热门文章

最新文章