Lqr Controller
Lqr 컨트롤러

실험 결과는 LQR 컨트롤러의 신호 추적 성능과 디커플링 성능이 양호하고 기본적으로 시스템의 성능 요구 사항을 충족할 수 있음을 보여줍니다.

LQR-PID 컨트롤러는 LQR 컨트롤러를 사용하는 것보다 휠체어를 평형점(영점)에서 더 잘 유지할 수 있습니다.

밸브 마찰을 보상하기 위해 디지털 PID 및 LQR 컨트롤러가 선택되었습니다.

LQR 컨트롤러의 성능은 시스템 안정성을 유지하고 모델링되지 않은 역학을 고려하면서 가중치 행렬의 최적 값을 선택하여 QPSO 알고리즘을 통해 최적화됩니다.

본 논문은 수학적 모델과 궤적 추적 제어 방법의 두 가지 측면에서 다관절 LHD의 자동 작동 기능 구현을 설명하고, 무인 운전, 즉 LQR 컨트롤러 분야에서 경로 추적 제어 기법 연구에 중점을 둔다.

LQR 컨트롤러로 피드백을 사용하여 생성된 축소 상태 공간 모델을 분석하고 FEM 모델의 결과와 비교합니다.

시뮬레이션 결과 제안된 제어가 기존 PID 및 LQR 컨트롤러에 비해 추적 위치, 스윙 각도 억제 측면에서 테스트 조건에 더 강력함을 보여주었습니다.

루프 테스트의 시뮬레이션 및 dSPACE 하드웨어를 기반으로 LQR 컨트롤러의 매개변수가 시스템의 동적 및 정적 성능에 미치는 영향을 연구합니다.

그런 다음 LQR 컨트롤러는 리프트 계수 분포가 일정하다는 가정 하에 폐쇄 루프 시스템의 Riccati 방정식을 기반으로 라이저의 VIV 응답 및 제어 입력 에너지의 최소 비용을 나타내는 목적 함수를 최적화하도록 설계되었습니다.

슬라이딩 모드 및 LQR 컨트롤러는 교란을 감쇠하여 결과적으로 높은 포인팅 정확도를 위해 설계되었습니다.

제안된 방법론은 제약이 없는 MPC와 LQR 컨트롤러 간의 최적의 성능을 보장하고 과도 작동 중에 제약이 활성화되는 동안 차선의 솔루션을 제공합니다.

LQR 컨트롤러는 명목 궤적을 추적하는 데 사용되며 재진입 유도 체계는 재진입 임무를 완료하도록 설계되었습니다.

MPC 알고리즘의 효율성을 보여주기 위해 기존 PID 및 LQR 컨트롤러와 비교합니다.

전체 제어 신호를 생성하기 위해 참조 추적 기능이 있는 LQR 컨트롤러를 사용하여 외부 루프의 점근적 안정성을 보장합니다.

방법 하이브리드 유전자 입자 군집 최적화 알고리즘을 도입하고 펄스 폭 변조 전원 공급 장치의 LQR 컨트롤러의 최적 설계에 알고리즘을 적용합니다.

PID 및 LQR 컨트롤러가 있는 2륜 이동 로봇의 개방 루프 및 폐쇄 루프 성능은 MATLAB 프로그램 및 시뮬레이션을 사용하여 얻어지고 비교됩니다.

제안된 PD2-LQR 제어기의 시뮬레이션 결과를 PD, PID, LQR, P-LQR, PD-LQR 제어기와 비교하였다.

본 연구에서는 시스템 응답 속도, 오차를 최소화한 제어 노력, Flexible Joint Manipulator 시스템의 진동과 같은 몇 가지 중요한 지표를 목적 함수로 결합하여 이를 고려하여 최적의 가중치 행렬 Q를 찾기 위해 최적화 문제를 정의합니다. 및 LQR 컨트롤러의 R.

본 논문에서는 복합 교란 관측기와 결합된 LQR 제어기를 실험실에서 TWIR(2륜 도립 진자 로봇)에 적용하도록 설계 및 적용하였다.

이를 위해 퍼지 시스템을 구현하고 그 성능을 기존의 제어 방식인 LQR 컨트롤러와 비교합니다.

에너지 피드백 기반의 EFC 컨트롤러는 업스윙 모드를 위해 설계되었으며, 선형 2차 기반의 LQR 컨트롤러는 안정적인 제어 모드를 위해 설계되었습니다.

성능을 더욱 향상시키기 위해 상태 종속 위치 역학은 LPV(Linear Parameter Varying) 모델에 의해 캡처되고 단일 포인트 모델을 사용하는 LQR 컨트롤러와 성능을 비교하면 이 접근 방식의 이점이 표시됩니다.

먼저 2자유도 차량동역학 모델을 이용하여 차량 동역학 추적 오차 모델을 구축한 후 경로 추적 오차 모델을 기반으로 Feedforward 제어기, 예측 제어기 및 LQR 제어기를 별도로 설계하고 측면 제어 시스템을 구축한다.

이를 기반으로 동일한 트랙터를 사용하는 3개의 서로 다른 AHV를 시뮬레이션하고 시뮬레이션 결과 단일 지점 미리보기 컨트롤러를 채택한 트레일러의 AHV가 트레일러가 채택한 AHV보다 고속 측면 안정성과 저속 경로 추적이 더 우수한 것으로 나타났습니다. LQR 컨트롤러.

설계된 PI 제어기는 안정성을 확보하지 못한 반면, LQR 제어기는 안정성을 제공했지만 LQR 제어기는 파라미터 변동이나 동작점의 변화로 인한 불확실성 하에서 안정성 상실에 취약하다.

결과는 다중물체로부터 상태 공간 표현을 유도하는 것이 동적 시스템을 모델링하는 쉽고 효과적인 방법이며 LQR 컨트롤러에 의해 반응 휠 역진자의 균형 제어가 성공적으로 달성되었음을 보여줍니다.

특히, (i) 기존 퍼지 로직 스윙-업 컨트롤러와 비교하여 유사한 제어 노력 하에서 더 빠른 스윙-업이 얻어진다. (ii) 기존의 슬라이딩 모드 안정화 컨트롤러와 비교하여 회전 암과 진자의 각도 위치 수렴에 대한 더 나은 안정화 제어 성능이 달성되고 채터링이 완화됩니다. (iii) 기존 Fuzzy-LQR 컨트롤러에 비해 더 빠른 수렴 시간과 더 낮은 피크 오버슈트로 더 나은 안정화 제어 정확도가 달성됩니다. (iv) 갑작스러운 외부 교란에 대한 우수한 견고성이 달성됩니다.

수치적 발견은 확률론적 퍼지 논리 제어기(PFLC)가 LQR 제어기에 비해 구조적 공분산 응답을 줄이는 데 매우 효율적임을 보여주었습니다.

제안된 제어 방법은 높이에 대한 적분 작용이 있는 정상 상태 LQR(Linear Quadratic Regulator)과 요 각도에 대한 LQR 제어기입니다.

고도로 유연한 항공기의 수렴 영역은 LQR 컨트롤러 측면에서 검증됩니다.

상태 방정식이 LQR 컨트롤러에 더 잘 적응하도록 하기 위해 측면 오류 적분이 컨트롤러에 추가됩니다.

본 논문에서는 최적의 적응 슬라이딩 모드 제어(OASMC)를 통해 DIP의 안정성을 분석하는 것을 목적으로 하며, 비교를 위해 LQR 컨트롤러도 개발하였다.

시뮬레이션 결과는 IGWO 기반 PD2-LQR 컨트롤러가 더 짧은 상승 시간 및 안정화 시간, 더 낮은 백분율 오버슈트, 최소 정상 상태 오류 및 RMSE(제곱 평균 제곱근)로 원하는 기준 입력을 더 잘 추적할 수 있음을 증명합니다.

제안된 피드백 법칙은 LQR 컨트롤러와 저이득 컨트롤러 세트를 포함하는 여러 컨트롤러의 볼록한 조합을 기반으로 합니다.

진자의 역학이 결정되고 LQR 컨트롤러가 수직 위치에서 진자를 안정화하기 위해 계산됩니다.

LQR 컨트롤러의 매개변수는 먼저 시행착오 방법으로 계산된 다음 유전 알고리즘의 도움으로 계산됩니다.

실제 값과 이상적인 값의 편차를 구하여 LQR 컨트롤러에 전달합니다.

다양한 시나리오에 대해 LQR 컨트롤러의 매개변수를 사용하여 IGA 및 기존 유전 알고리즘(GA)을 최적화했습니다.

LQR 컨트롤러는 로봇 탐색에 사용됩니다.

시뮬레이션 결과는 LQR 컨트롤러의 경우 제어 시스템의 품질이 기존 컨트롤러보다 훨씬 높음을 보여줍니다.

이 선형화된 OPF는 LQR 컨트롤러의 구현과 대수적으로 동일한 선형 행렬 부등식 집합에 의해 증가됩니다.

이를 위해 본 논문에서는 LQR 제어기를 이용한 선형-2차 제어의 본질을 설명하는 수학적 모델을 제시한다.

기존 PID 및 LQR 컨트롤러와의 비교는 또한 제안된 컨트롤러가 향상된 성능을 달성하는지 확인합니다.

PID 및 LQR 컨트롤러의 두 가지 컨트롤러가 제공되며 둘 다 시뮬레이션에서 설계 및 테스트됩니다.

LQR 컨트롤러는 보정 요 모멘트를 생성하도록 설계되었습니다.

우리는 멀티로터 UAV를 사용하여 시간 종속 궤적의 전체 상태 추적을 위한 LQR 컨트롤러의 구현을 제안합니다.

LQR 컨트롤러를 설계할 때의 주요 문제는 Q 및 R 매개변수가 시행착오를 통해 얻어지며 이는 조용하고 힘든 일입니다.

첫 번째 접근 방식은 임의의 선형 컨트롤러 사용을 허용하는 반면 두 번째 접근 방식은 LQR 컨트롤러를 기반으로 합니다.

이 알고리즘은 LQR-Trees가 정책을 구성하는 방식과 유사하게 지역적으로 유효한 LQR(Linear-Quadratic Regulators)을 비선형 컨트롤러로 구성하지만 LQR의 중첩 영역에서 추정되는 Bellman Residual을 최소화하여 구성된 정책 비용을 최소화합니다. 컨트롤러.

제안하는 제어 방법은 LQR 제어기이고 제안하는 추정 방법은 MMAE(Multi-Model Adaptive Estimator)이다.

PID 및 LQR 컨트롤러 모두 교육적 가치에 대해 논의됩니다.

LQR 컨트롤러는 에너지 고려 사항을 사용하여 상태에 대한 가중 요소를 선택하여 설계되었습니다.

선형화 모델에 PD 제어기를 적용한 방식과 두 번째 방식에서 LQR 제어기를 적용한 방식이 있다.

본 논문에서는 부유하중으로 취급되는 비고체 탑재하중의 영향을 받아 쿼드로터의 안정성을 유지하도록 LQR 제어기를 설계하였다.

구현된 모든 컨트롤러가 쿼드로터의 안정화에 있어 만족스러운 피드백을 제공하지만, 비교 결과 LQR 컨트롤러가 공장에서 최고의 성능, 효율성 및 견고성으로 인해 그 중 가장 비교 구현된 컨트롤러인 것으로 보입니다.

PID 컨트롤러, LQR 컨트롤러, 신경망 등과 같은 시스템을 제어하기 위해 다양한 컨트롤러 설계 기술이 개발되었습니다.

본 논문에서는 이중 조향 고속 오프로드 이동 로봇을 위한 LQR 컨트롤러를 제안한다.

우리는 2개의 촉각 기반 컨트롤러를 결합하여 동작을 달성합니다. 1) 누수 통합자와 결합된 PD 컨트롤러가 적절한 값에 가까운 마찰 슬라이딩력을 유지하기 위해 파지력을 조절하는 케이블 그립 컨트롤러; 2) 케이블 포즈 컨트롤러, 여기서 학습된 케이블 슬라이딩 역학의 선형 모델을 기반으로 하는 LQR 컨트롤러는 케이블이 그립에서 떨어지는 것을 방지하기 위해 손가락 끝에서 케이블을 중앙에 정렬하고 정렬합니다.

극 배치로 얻은 제어 이득은 추적 오류가 0으로 수렴되도록 하는 반면 LQR 컨트롤러는 시스템을 안정적으로 유지할 수 있습니다.

PID 제어기와 LQR 제어기의 대화형 및 병렬 형태에 대한 결과를 제시하고 각 제어기에 대한 안정성 및 견고성 검증을 수행합니다.