lqe

Conception d'un estimateur de Kalman pour systèmes en temps continu.

📝 Syntaxe

• [L, P, E] = lqe(A, G, C, Q, R, N)

• [L, P, E] = lqe(A, G, C, Q, R)

📥 Argument d'entrée

• A - Matrice d'état: matrice n x n.

• G - Définit une matrice reliant le bruit de processus aux états.

• C - La matrice de sortie, avec des dimensions (q x n), où q est le nombre de sorties.

• Q - Matrice de pondération du coût d'état

• R - Matrice de pondération du coût d'entrée

• N - Matrice de terme croisé facultative: 0 par défaut.

📤 Argument de sortie

• L - Matrice de gain de Kalman.

• P - Solution de l'équation de Riccati algébrique discrète.

• E - Emplacements des pôles en boucle fermée

📄 Description

La fonction calcule le gain optimal de l'estimateur (L), la matrice de covariance d'état (P) et les valeurs propres associées pour un système continu.

💡 Exemple

c = 1;
m = 1;
k = 1;
A = [0, 2; -k/m, -c/m];
B = [0; 2/m];
G = [2 0 ; 0 2];
C = [2 0];
Q = [0.02 0; 0 0.02];
R = 0.02;
[l, p, e] = lqe(A, G, C, Q, R)

🔗 Voir aussi

lqr.

🕔 Historique

Version	📄 Description
1.0.0	version initiale