MATLAB遗传算法优化LQR控制器设计与仿真系统

资 源 简 介

本项目利用遗传算法优化LQR控制器的权重矩阵，实现最优控制系统设计。包含遗传算法优化、LQR设计和仿真验证模块，支持用户自定义系统模型及算法参数。适用于控制系统优化研究与教学应用。

详 情 说 明

基于遗传算法的LQR控制器优化设计与仿真系统

项目介绍

本项目是一个集成了遗传算法优化与LQR控制器设计的综合仿真系统。系统通过智能优化算法自动寻找最优的LQR权重矩阵参数，解决了传统LQR控制器设计中权重矩阵依赖经验试调的难题。该系统适用于各类线性系统的控制器优化设计，为控制工程师提供了一种高效、自动化的设计工具。

功能特性

• 智能参数优化: 采用遗传算法自动优化LQR控制器的Q和R权重矩阵
• 完整仿真验证: 提供时域阶跃响应分析和频域伯德图分析
• 灵活参数配置: 支持用户自定义系统模型、算法参数和性能约束
• 性能对比分析: 生成优化前后控制器性能对比报告
• 可视化结果展示: 输出遗传算法收敛曲线和系统响应图表

使用方法

1. 配置系统模型: 输入被控系统的状态空间模型（A,B,C,D矩阵）
2. 设置优化参数: 定义遗传算法参数（种群大小、迭代次数等）和权重矩阵搜索范围
3. 指定性能要求: 设置超调量、调节时间等性能指标约束条件
4. 运行优化程序: 执行优化算法自动寻找最优控制器参数
5. 分析结果: 查看优化的Q/R矩阵、收敛曲线、系统响应和性能对比报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Control System Toolbox
• Optimization Toolbox（推荐）
• 至少4GB内存（复杂系统建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了完整的优化设计流程，包含了系统初始化、遗传算法优化执行、LQR控制器设计、系统仿真验证以及结果可视化输出等核心功能模块。该文件实现了从参数输入到结果生成的全自动化处理，用户只需配置基本参数即可获得优化的控制器设计和全面的性能分析报告。