环形二级倒立摆H∞鲁棒控制器设计及仿真

研究了环形二级倒立摆的平衡控制,首先利用拉格朗日动力学方法建立了环形二级倒立摆的数学模型,分析了系统的稳定性及能控能观性;接着引入H∞回路成形鲁棒方法设计其控制器,但考虑到H∞控制器阶次过高的问题,因此采用最小信息损失方法对设计的控制器进行了降阶.通过仿真验证,证实了降阶后的H∞回路成形控制器对于环形二级倒立摆平衡控制有良好效果.     

两轮移动式倒立摆机器人系统结构及模型设计

倒立摆是典型的非线性控制系统,集机器人技术、人工智能技术、计算机控制技术于一体,两轮倒立摆是一种两轮式左右并行布置结构的自平衡系统。采用DSP最小系统实现控制模块的设计,采用倾角传感器、陀螺仪、编码器等保持系统的自平衡,通过它们测量和计算出小车的状态参数。进而通过微分计算出小车左、右车轮的角速度,再通过控制系统与PC机之间的通信,得出倒立摆系统的控制规律和运动模型,在平衡点附近对系统进行线性化处理,得到系统的运动仿真曲线,并分析系统的稳定性和能控性。     

一阶倒立摆的LQR稳定控制研究

倒立摆是一个典型的快速、多变量、非线性、绝对不稳定系统,对倒立摆系统的稳定性研究在理论上和方法上具有深远的意义。本文首先叙述了对倒立摆系统稳定性研究的意义,综述了倒立摆的研究现状。其次着重介绍了LQR控制的相关理论,设计出一阶倒立摆系统的控制器。然后,对设计出的控制器进行Matlab/Simulink仿真并将仿真结果应用于固高倒立摆实时控制系统中,比较实验结果,最后得出结论。     

一级倒立摆的双回路PID控制

利用牛顿-欧拉方法方法建立了一阶倒立摆的数学模型,参照固高科技的倒立摆系统参数,得到了倒立摆系统的状态空间方程及其传递函数,设计了双回路PID控制器,实现了摆杆角度和小车位移的同时稳定。最后,通过Matlab仿真验证了所提算法的有效性。     

基于线性倒立摆模型的双足机器人步态规划

为解决多关节自由度双足机器人的步态规划问题, 提出了一种改进的三维线型倒立摆模型步态规划算 法。 该方法将双足机器人简化为三维线性倒立摆模型, 在得到机器人的质心参考轨迹的同时规划摆动腿的轨 迹, 通过机器人的运动学逆解即可求出各关节运动序列。 在对质心轨迹求解过程中, 与传统方法通过双脚支撑 阶段调整质心速度实现步态稳定的方法不同, 该算法通过求解支撑腿最优交替时刻的方法最大化单脚支撑阶 段的范围, 实现机器人的高效稳定行走。 以 NAO 机器人为实验对象, 对算法进行了仿真实验, 实验结果表明, 该算法是可行、 有效的。     

应用神经元控制器的实时控制装置和实验

针对平衡倒立摆这一非线性控制问题,设计了神经元控制器和控制装置,编制了实时控制程序.控制装置运行良好,成功地平衡了倒立摆.实时控制实验显示,当倒立摆的参数变化时,神经元控制器比一般的控制器具有强得多的自适应能力.     

应用神经元控制器的实时控制装置和实验

针对平衡倒立摆这一非线性控制问题，设计了神经元控制器和控制装置，编制了实时控制程序。控制装置运行良好，成功地平衡了倒立摆，实时控制实验显示，当倒立摆的参数变化时，社会元控制器比一般的控制器具有强得多的自适应能力。     

一阶倒立摆控制的仿真研究

对一阶倒立摆数学模型建立及其稳定性和能控性进行了分析.并使用Matlab仿真软件,对一阶倒立摆的PID控制和LQR控制方法进行了仿真对比.仿真结果说明,LQR控制方法能对多个输入量同时进行控制,控制精度很高,能更快地达到满意的效果.     

基于LabVIEW的倒立摆控制仿真实验设计

为弥补"自动控制原理"传统实验教学的不足,以一阶直线倒立摆为被控对象,结合虚拟仪器技术,基于LabVIEW软件,设计了倒立摆仿真实验软件。先对倒立摆建立数学模型,然后对系统进行性能分析,再进行控制设计并实现可视化的倒立摆运动仿真。将LabVIEW运用到控制理论实验,仿真真实的控制系统,可辅助实验教学,改善教学质量,提高学生的创新实践能力。     

基于模糊控制和PID控制的一阶倒立摆系统建模与仿真

对一阶倒立摆系统的平衡控制问题进行了控制策略研究.建立了系统数学模型,分别采用模糊控制和PID控制策略设计了控制器,并用Matlab/Simulink对控制系统进行了仿真实验研究.仿真实验结果不仅证明了两种控制策略对系统平衡控制的有效性,同时也展示了它们的控制品质和特性.     

倒立摆的移动控制

构造了带自由摆的倒立摆,利用现代控制论的方法,使倒立摆在保持直立的状态下能够向任意位置移动,从而为两足步行机器人的步行研究提供借鉴。     

基于虚拟支点倒立摆模型的双足机器人质心轨迹规划

针对传统的双足机器人在摆动相机械能起伏较大,其能耗远高于人类的步行模式的问题,提出了一种基于虚拟支点倒立摆被动特性的双足机器人步态规划方法,在保证摆动阶段机械能近似守恒的前提下,同时保证压力中心点能够从脚跟移动到前脚掌,与人类步行的地面反力特性接近;为解决倒立摆微分方程没有初等解的问题,提出用线性倒立摆方程估算摆动角度.数值仿真结果表明,该方法在与人接近的步行参数下获得的运动模式其效率远高于传统方法.     

模糊控制和参数自整定PID设计

倒立摆作为控制领域的一个比较典型的基本实验,始终在控制领域起着举足轻重的作用。倒立摆作为一种典型的多变量,非线性,自然高度不稳定性系统,本身包含着控制系统所必须解决的一些重要因素,如镇定问题,非线性问题,鲁棒性问题,随动问题和跟踪问题等等,因此研究倒立摆的意义深远。模糊控制是最近才发展和成熟起来的一种控制方法,模糊控制以专家经验知识库为基础,模拟人的思维,对被控对象进行智能化控制,将模糊控制应用到倒立摆控制中往往比传统的PID控制要优越。本文以一阶倒立摆为被控对象,详细研究了模糊控制对高度非线性不稳系统的控制方法。     

机器人步态算法仿真研究

以仿人机器人双足步行为研究重点,实现了线性倒立摆步行规划和正逆运动学算法。推导出机器人机械结构对线性倒立摆步行参数的约束条件,并采用遗传算法探索参数空间以得到可行、稳定、快速的步行模式。最后,在该仿真平台上验证了步态生成算法的有效性。     

液压足式机器人单腿等效模型的柔顺性弹跳研究

基于弹簧负载倒立摆的足式机器人单腿等效模型是移动机器人领域重要的步态分析模型. 液压足式机器人由于其超强的负载能力以及高动态性能而越来越受到重视. 液压驱动的弹簧负载倒立摆模型作为液压足式机器人关节型机械腿的单腿等效模型,对于液压足式机器人的步态研究具有重要的意义. 本文考虑液压驱动的弹簧负载倒立摆单腿等效模型的单自由度弹跳问题,提出了一种基于主动柔顺的弹跳控制方法,依次对单腿等效模型着地相下降阶段和着地相上升阶段进行独立控制,仿真分析了相关系统参数对弹跳性能的影响,实际弹跳实验表明本文提出的方法能够减小着地冲击力,同时能够对弹跳高度进行有效控制.      

一阶倒立摆控制器设计

介绍了一阶倒立摆控制器的数学模型和系统的PID控制器的设计思路,阐述了MATLAB仿真以及实物测试.     

一级直线倒立摆串联模糊控制方法研究

本文对直线一级倒立摆的平衡进行了研究,采用两个模糊控制器,一个对位置进行控制,一个对角度进行控制,位置控制器的输出作为角度控制器的输入,形成串联结构。通过MATLAB的SIMULINK实现了倒立摆模糊控制系统的仿真,仿真结果表明,模糊控制器能够实现对倒立摆的稳定控制,并且具有较好的动态性能。     

基于倒立摆系统的模糊仿人智能控制

倒立摆系统是一个绝对不稳定的系统,具有高阶次、非线性、强耦合等特性,很多控制方法的验证都是通过对倒立摆的控制来实现的.为了实现倒立摆系统的自摆起倒立平衡控制,提出了一种模糊仿人智能控制方法,在起摆控制阶段以仿人智能控制方法为主,平衡点附近切换至模糊控制方法,实现其稳定控制.仿真结果表明,模糊仿人智能控制对于典型非线性自不稳定系统有着很好的控制能力.     

基于摆腿回缩的4足机器人运动优化研究

为了提高4足机器人的运动性能，对其运动过程中的摆腿回缩现象进行了研究.首先基于弹簧负载倒立摆模型完成了机器人的建模，分析了不同摆腿回缩率对机器人能量损失、摩擦、冲击等性能指标的影响；然后利用统一目标法，推导了多性能指标下的综合最优摆腿回缩率，并基于最优摆腿回缩率为研究对象规划出了一条合适的贝塞尔轨迹.仿真结果表明，摆腿回缩率的优化对机器人的能量损失、摩擦和冲击等性能具有较大的提升作用.      

基于增强学习规则的倒立摆模糊神经网络控制器

为实现模型未知、初始时有脉冲输入的车上单级倒立摆镇定控制,提出了一种采用增强学习规则训练的模糊神经网络控制器。以神经网络构造基于T-S(Tankagi-Sugeno)规则的模糊控制器;用3层前馈网络组成预测器进入仿真,得到倒立摆状态并计算状态预测值,再将状态和状态预测值组成训练数据对,训练状态预测BP(Backward Propagation)网络;利用增强学习的方法训练模糊控制器,根据神经网络产生的模糊控制量和倒立摆状态预测,做出控制决策。此方法简化了模糊控制部分参数调整,亦可应用于其他无模型控制。实验证明,控制器鲁棒性良好,即使在倒立摆参数变化较大时,控制器仍能维持倒立摆平衡。