手把手教你学Simulink——基于Simulink的卡尔曼滤波状态估计与控制仿真建模示例
目录
手把手教你学Simulink
一、引言：为什么需要卡尔曼滤波？
二、被控对象：带噪声的直流电机系统
1. 物理模型
2. 状态空间模型（连续时间）
3. 参数设定
三、Step 1：MATLAB 中建立系统模型
四、Step 2：设计 LQR 最优控制器
A. 选择权重矩阵
五、Step 3：设计卡尔曼滤波器
A. 定义噪声统计特性
B. 计算稳态卡尔曼增益
六、Step 4：构建 LQG 闭环系统
七、Simulink 建模仿真
方法：模块化搭建
步骤1：搭建真实被控对象（含噪声）
步骤2：搭建卡尔曼滤波器子系统
步骤3：LQR 控制器
步骤4：参考输入处理
完整 Simulink 结构图
八、仿真场景与结果分析
场景1：速度阶跃跟踪（ω* = 100 rad/s）
场景2：t=2 s 时加入负载扰动（w = 0.5 N·m）
对比实验：无滤波 vs 卡尔曼滤波
九、工程实践要点
1. 噪声协方差调参
2. 离散化实现（实际嵌入式系统）
3. 防止数值不稳定
十、扩展方向
1. 扩展卡尔曼滤波（EKF）
2. 自适应卡尔曼滤波
3. 与 MPC 结合
十一、总结
核心价值：
附录：所需工具箱
手把手教你学Simulink
——基于Simulink的卡尔曼滤波状态估计与控制仿真建模示例
一、引言：为什么需要卡尔曼滤波？
在实际控制系统中，我们常面临两大挑战：
- 状态不可全测（如速度、内部温度无法直接测量）
- 传感器存在噪声（位置编码器抖动、电流采样干扰）
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