当記事では、python-controlで最適レギュレータを設計する方法について紹介します。
最適レギュレータとは
最適レギュレータとは、状態$x$と入力$u$に関する評価関数を最小とするようにフィードバックゲインを設計する手法です。
python-controlの「control.lqr」メソッドを用いると、Matlabのlqr関数のように最適レギュレータで状態フィードバックゲインを計算できます。
【参考文献】
・python-controlドキュメント:lqrメソッドの使い方
・Matlabドキュメント:lqr関数の使い方
※python-controlはMatlab風ライブラリなので、Matlabの資料が役に立ちます
<
h3>ソースコード
次のシステムの状態フィードバックゲインFを最適レギュレータで求めるサンプロプログラムです。
\begin{eqnarray}
\left[\begin{array}{c}
\dot{x}_1 \
\dot{x}_2 \
\end{array}\right]
\left[\begin{array}{cc}
-2 & 1 \
2 & 3 \
\end{array}\right]
\left[\begin{array}{c}
x_1 \
x_2 \
\end{array}\right]
+
\left[\begin{array}{c}
1 \
1 \
\end{array}\right]
u \
\end{eqnarray}
\begin{eqnarray}
Q=
\left[\begin{array}{cc}
1 & 0 \
0 & 1 \
\end{array}\right]
\end{eqnarray}
<
h3>実行結果
リカッチ方程式の解:
[[ 2. 1.]
[ 1. 1.]]
状態フィードバックゲイン:
[[ 1. 1.]]
閉ループ系の固有値:
[-1. +1.48799231e-08j -1. -1.48799231e-08j]
[[ 2. 1.]
[ 1. 1.]]
状態フィードバックゲイン:
[[ 1. 1.]]
閉ループ系の固有値:
[-1. +1.48799231e-08j -1. -1.48799231e-08j]
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