Linear Quadratic Gaussian
Controlerul Gaussian Linear Ponderat (LQG) combină Regulatorul Linear Ponderat (LQR) cu un Filtru Kalman pentru a gestiona sisteme stocastice cu zgomot de măsurare și zgomot de proces. Dezvoltat de Kalman și ulterior formalizat de Athans și alții, LQG este extensia stocastică naturală a LQR și rămâne standardul de aur pentru controlul liniar optim în condiții de zgomot, cu aplicații care acoperă nave spațiale, autopiloți pentru aeronave și controlul proceselor industriale.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Harta metodelor
Vecinătatea metodelor înrudite — selectați un nod pentru a explora.
Surse
- 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 ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 3). Linear Quadratic Gaussian. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/control-theory/linear-quadratic-gaussian
Ce metodă?
Așezați această metodă lângă cele mai apropiate rude și citiți-le alăturat — biblioteca pune cărțile pe masă; alegerea vă aparține.
- Filtru Kalman ExtinsTeoria controlului↔ compară
- Filtru KalmanBayesian↔ compară
- Regulatorul Liniar PătraticTeoria controlului↔ compară
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →