Lineaar-ruut-Gauss
Lineaar-ruut-Gauss (LQG) juhtimissüsteem ühendab lineaar-ruutregulaatori (LQR) ja Kalmani filtri, et käsitleda stohhastilisi süsteeme, millel esineb mõõte- ja protsessimüra. Kalmani poolt välja töötatud ja hiljem Athansi jt poolt formaliseeritud LQG on LQR-i loomulik stohhastiline laiendus ning jääb müra all oleva optimaalse lineaarjuhtimise kuldstandardiks, leides rakendust kosmoselaevade, lennukite autopilootide ja tööstusprotsesside juhtimisel.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Meetodikaart
Seotud meetodite ümbruskond — vali sõlm, et seda uurida.
Allikad
- Kalman, R. E. (1960). A new approach to linear filtering and prediction problems. Journal of Basic Engineering, 82(1), 35-45. DOI: 10.1115/1.3662552 ↗
- Athans, M. (1971). The role and use of the stochastic linear-quadratic-gaussian problem in control system design. IEEE Transactions on Automatic Control, 16(6), 529-552. DOI: 10.1109/TAC.1971.1099818 ↗
- Kwakernaak, H., & Sivan, R. (1972). Linear Optimal Control Systems. Wiley-Interscience. link ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 3). Linear Quadratic Gaussian. ScholarGate. https://scholargate.app/et/control-theory/linear-quadratic-gaussian
Milline meetod?
Aseta see meetod oma lähimate sugulaste kõrvale ja loe neid kõrvuti — raamatukogu laob raamatud lauale; valik on sinu.
- Laiendatud Kalman-filterAutomaatjuhtimine↔ võrdle
- Kalmani filterBayesi meetodid↔ võrdle
- Lineaarne ruutmeetriline regulaatorAutomaatjuhtimine↔ võrdle
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →