旋转式倒立摆的控制研究

本文研究旋转式倒立摆的状态反馈控制,介绍了基于数字信号处理器（digital signal processor）的旋转式倒立摆系统的总体结构和工作原理。研究结果表明,使用DSP来控制倒立摆,有利于系统的小型化,控制更加快速,控制品质有很大提高。     

旋转式倒立摆的镇定和摆起控制的研究

通过对旋转式倒立摆系统的数学模型分析,采用极点配置法对倒立摆系统的镇定控制进行仿真研究,针对摆起控制提出基于经验与能量分析方法.针对旋转式倒立摆实物系统进行实际控制,实验结果表明:提出的控制方法对倒立摆的稳定控制和摆起控制具有很好的效果.     

逆系统轨迹控制二级倒立摆自动摆起

将逆系统轨迹控制应用于二级倒立摆的自动摆起控制系统,离线求解非线性方程两点边值问题,得到系统的参考轨迹;采用逆系统前馈控制和基于H∞控制的增益调度反馈控制对参考轨迹进行精确跟踪,实现二级倒立摆的自动摆起;当两摆杆摆起到竖直倒立位置后,采用变增益H∞反馈控制器进行稳定控制.仿真实验结果表明,该方案在较短的摆起时间内实现了二级倒立摆两摆杆的自动摆起,稳定性和鲁棒性明显提高.     

基于状态空间法的倒摆系统稳定控制

利用状态空间法实现对2级倒立摆系统的稳定控制．文中从刚体运动学角度分析了2级倒立摆系统的运动，并利用有关动力学基础，运用状态空间法建立2级倒立摆系统的数学模型，并对其进行线性化处理．对线性化后的模型进行极点配置，给出K阵，用软件实现了稳定控制．     

基于动觉图式的平面倒立摆摆起控制

为实现平面倒立摆非线性系统的摆起控制,提出了一种基于动觉图式的仿人智能控制策略·该策略通过系统在线特征辨识与特征记忆,开闭环相结合的多模态控制以及直觉逻辑推理机制,使倒立摆摆杆从稳定平衡点摆起到不稳定平衡点并稳定不倒·仿真实验的结果证明:这种定性推理与定量控制相结合的智能控制器可以对具有复杂非线性、强耦合、自然不稳定特性的平面倒立摆系统实现摆起控制,同时也为其他非线性多变量系统的控制提供了有效方法·     

基于状态空间法的倒摆系统稳定控制

利用状态空间法实现对2级倒立摆系统的稳定控制.文中从刚体运动学角度分析了2级倒立摆系统的运动,并利用有关动力学基础,运用状态空间法建立2级倒立摆系统的数学模型,并对其进行线性化处理.对线性化后的模型进行极点配置,给出K阵,用软件实现了稳定控制.     

小车三级摆摆起倒立的仿人智能控制

运用仿人智能控制 (HSIC)理论的方法 ,研究了直线小车三级摆系统 (CTPS)的摆起倒立控制问题 .通过对CTPS运动的物理过程分析 ,模仿人控制器的特点 ,设计了CTPS的HSIC控制器的动觉智能图式 .在摆起倒立过程中 ,HSIC控制器通过对三级摆杆间运动姿态特征的感知和基于特征识别的多模态控制 ,使CTPS各级摆杆之间始终具有较小的相对运动趋势和较小的相对角度差 ,成为一个动态的“拟小车单摆”系统 .小车三级摆摆起倒立控制的仿真实验成功验证了该方法的有效性 .     

现代控制理论在三级倒立摆系统中的应用

本文提出了一种带有两个控制电机的三级倒立摆的新结构形式。文中采用Lagrange方法导出三级倒立摆的数学模型。控制系统的设计方法采用了基于现代控制理论的状态反馈控制器和状态观测器,并由单板机通过软件的方法实现。实验结果是令人满意的。     

MATLAB的二级倒立摆虚拟仿真

在对二级倒立摆结构分析的基础上,基于牛顿第二定律建立倒立摆数学模型,并应用LQR状态反馈控制方法实现二级倒立摆控制.MATLAB仿真结果表明:LQR控制器能使倒立摆的摆角在竖直向上的区域内保持稳定,即使突然变化小车位移,摆角也能回复到预期的位置,具有较好的跟踪和控制效果、鲁棒性.     

对倒立摆控制系统设计的仿真与比较

倒立摆系统是一个复杂的、绝对不稳定的非线性系统。给出了一种倒立摆系统动力学模型,分别采用基于状态反馈和变结构控制的方法对其设计了控制方法;基于数字仿真对这两种方法进行了比较,结果表明变结构控制的方法具有较强的鲁棒性和有更好的控制效果。     

并联有源滤波器的迭代学习控制方法及其设计

在系统存在非线性负载下,谐波电流呈现激烈波动并存在许多不连续点,对有源滤波器设计高性能的电流跟踪控制器是非常重要的。基于传统设计的控制器,在不连续点处性能有限,同时要求控制器增益高,但高增益控制器易引起系统的高频振荡甚至不稳定。由于在非线性负载下所需补偿的谐波电流为周期性,利用迭代学习控制的学习特性,设计三相并联有源滤波器,可以有效的避免控制器的高增益现象,同时提高电流追踪性能,大大减小了谐波总畸变率,功率因素也得以提高。实验制作的以DSP为控制CPU实现迭代学习控制器的系统中,运行结果表明本文方法效果良好。     

基于DSP的快速控制原型系统

为了在实际控制系统开发中缩短控制算法的设计周期,提高控制器的可靠性,并简化在调试过程中对控制算法的修改,设计与开发了基于DSP的快速原型控制系统.该系统包括基于TI F2812DSP的硬件控制器和基于MATLAB/Simulink的软件开发环境.用户可以在Simulink环境中利用RTW功能直接从Simulink模型自动生成可执行代码,并下载到DSP控制器中进行实时控制,从而降低了开发人员繁重的编程任务,提高了控制系统开发的效率.通过带有神经网络补偿和前馈补偿的智能PD控制器的实时控制实验,验证了系统的有效性.     

一类时滞系统内模控制器设计

针对时滞不确定性被控对象,引入灵敏度函数和滤波器设计内模控制器。利用控制理论中频域分析的方法对控制系统的鲁棒性能和品质性能进行分析,得出频域约束条件,整定内模控制器参数,使控制系统在满足闭环稳定的前提下,同时还满足性能指标的要求。仿真研究表明:该控制器与传统的Cohen-Coon和CHR控制方法相比具有较好的控制性能和鲁棒性,且调整参数少,适合于工程实际应用。     

基于补偿模糊神经网络的BLDCM伺服控制

为了实现无刷直流电机(BLDCM)位置伺服系统的高精度位置跟踪控制,针对系统多变量、非线性、强耦合、时变的特点,提出了一种基于补偿模糊神经网络控制器(CFNNC)的设计方法.该控制器将补偿模糊逻辑和神经网络相结合,引入了模糊神经元,使网络既能适当调整输入、输出模糊隶属函数,又能借助于补偿逻辑算法动态地优化模糊推理,大大提高了网络的容错性、稳定性和训练速度.仿真和在DSP控制系统上的实验结果表明,采用补偿模糊神经网络控制器,系统响应快、精度高、鲁棒性强,动态特性明显优于传统PID控制.     

TCSC非线性自适应鲁棒控制器设计

研究了含有参数不确定及外部扰动的带有TCSC(thyristor controlled series compensation)的单机无穷大母线系统的鲁棒控制问题.针对描述单机无穷大母线系统的非线性三阶模型,将自适应理论和L2增益干扰理论相结合,并用逆推法构造出系统的存储函数,设计出了系统的非线性自适应鲁棒控制器.所设计的控制器不仅能够保证系统状态有界,而且能够有效地抑制外部干扰对系统输出的影响.仿真结果表明,所设计的控制器能够在很短的时间内使系统恢复稳定的状态,说明其控制是有效的.     

结构与控制系统的一体化设计--柔性臂和控制系统的融合设计

将结构柔性动力学理论和现代控制理论相结合,以单输入输出的柔性臂控制为例,在机械系统的转动惯量最小化、一阶固有频率最大化和系统暂态响应控制能量最小的多目标评价下,通过柔性臂的结构尺寸、驱动力的作用位置和系统状态反馈的增益等设计变量的融合设计,实现柔性臂机电系统暂态响应等综合性能的提高．提出了对于多刚体多柔体耦合的复杂机电系统设计,应用模态法降低控制器维数,通过融合设计实现机电耦合设计的方法．从复杂的结构、控制系耦合特征出发,提出了结构与控制系统一体化工程设计的实现方法．以传统的结构和控制反复设计为比较对象,证明了此方法对于解决机械结构参数和控制参数之间的强耦合、提高系统综合性能的有效性．     

基于PSoC的触摸感应控制器设计与实现

针对机械式控制器设计与应用的局限性,采用PSoC（片上系统）作为处理器,开发了一种新型的触摸感应控制器。该系统应用CSD原理,以及独特的设计方法改善了触摸感应控制器设计的灵活性和开发周期,利用I2C-USB Bridge实时调试提高了感应控制器设计的可靠性。调试结果表明,该控制器运行稳定可靠,具有一定的实用性和推广价值。     

混沌Arneodo系统非线性与自适应模糊神经网络控制

针对Arneodo系统的参数不确定性,阐述了Arneodo控制系统中抵消非线性的基本思想和设计方法.利用LQR线性反馈技术,设计了具有稳定裕度的二次型最优控制器,同时在控制器中引入一个用于函数逼近的自适应模糊神经网络,利用该神经网络抵消控制系统中的非线性项,使受控系统的某一状态变量可被镇定到任意参考位置.这种具有模糊神经网络的控制器实现了参数不确定系统的精确反馈线性化控制.通过仿真比较研究,说明了反馈线性化与自适应神经网络相结合的控制器具有良好的控制性能,且更易实现.     

模糊控制器设计方法研究

模糊控制器是一种仿人的智能控制器,适用于模型不确定的系统。根据控制系统的控制要求,介绍了模糊控制器的2类设计方法,分别基于Matlab和基于模糊控制开发系统FDS2.0软件包。并把这2类方法进行了比较。通过比较,进一步充分显示了模糊控制的优越性。     

一类线性不确定离散系统的广义l_1鲁棒跟踪控制

针对存在未建模动特性和外部干扰的被控系统,给出了一种同时考虑跟踪误差和控制输入的鲁棒控制器设计方法.结合l1优化方法和有限拍控制原理,首先分析最坏情况系统稳态跟踪误差简洁的表达公式;然后同时考虑系统跟踪误差和控制输入,问题便归结为一个非线性规划问题.采用可行点法处理它,进而得到了控制器.因为这类控制器设计过程中考虑了控制输入,所以它的适用范围更为广阔.而先前的控制器可认为是它的一种特例.