并行双倒立摆系统的鲁棒同步控制

基于非线性系统反馈线性化方法,得到了倒立摆系统的局部反馈线性化模型,并构造非奇异坐标变换使系统满足特定的形式,采用Backstepping方法设计了倒立摆系统的鲁棒稳定控制器。进而根据所定义的系统同步误差设计了并行双倒立摆系统的鲁棒同步控制器。采用该同步控制器,在实际的实验装置上进行了实时控制实验。实验结果表明,所设计的同步控制器实现了倒立摆装置的稳定平衡以及小车的定点控制和正弦指令信号的精确跟踪,并且令两个装置间达到了同步运动。     

辛欧拉格式形式能量的收敛性

对谐振子系统和单摆系统分析了辛欧拉格式形式能量的收敛性。得到辛欧拉格式的形式能量后,发现应用于谐振子系统的辛欧拉格式的形式能量是收敛的,对单摆系统无法确定形式能量的收敛范围,但其修正方程精确保持系统的平衡点。理论分析和数值模拟表明在形式能量收敛的条件下,用辛欧拉格式计算这两个系统具有保持整体结构的效果。     

基于Simulink的小车-倒摆模糊自适应控制系统设计与仿真

运用动力学原理建立了小车—倒摆的仿真模型，并以对象输入输出的测试数据为依据，讨论了Takagi—Sugeno模糊模型的参数辨识，提出了模糊逆模型控制方案，基于此借助Matlab的Simulink设计了小车—倒摆的动态模型及其模糊自适应控制系统。仿真结果证明了本文采用的控制策略的有效性。     

基于干扰观测器的倒立摆自适应滑模控制及仿真研究

旋转二级倒立摆是一种非线性、强耦合的复杂不稳定的欠驱动系统,在已建立的倒立摆数学模型的基础上,提出了一种基于干扰观测器的离散自适应滑模控制算法,针对系统的内部参数变化和外部扰动,利用干扰观测器对系统的不确定因素进行了动态补偿,同时结合自适应算法降低系统的抖振,与未采用干扰观测器的传统自适应滑模控制律的仿真结果进行对比,可以看出,采用改进的控制算法大大降低了系统的抖振和超调,改善了系统的动态性能,得到更好的控制效果.     

四级倒位摆系统的模糊控制方法研究

倒立摆系统由于其多变量、非线性和强耦合性等特点而一直成为各国专家学者研究的热点。目前，一级、二级、三级倒立摆都已经有成功控制的实例，而单电机控制的四级倒立摆系统的控制还未见报导。本文首先推导了四级倒立摆系统的数学模型，并对倒立摆系统在平衡点附近进行了可控性研究。在此基础上，提出一种基于三维模糊组合变量的控制方法。仿真研究结果证明了所提出控制方法的有效性。     

三级倒立摆系统模糊控制器设计及仿真

提出了一种借助于系统的线性化模型设计三级倒立摆系统模糊控制器的方法。这种方法将线性系统理论与模糊控制技术相结合,将单一的复杂控制策略转化为多级控制策略嵌套,大大简化了三级倒立摆系统模糊控制器的设计步骤。仿真结果表明,该方法是可行性的。     

平行单级双倒立摆基于滑模的稳定控制

平行单级双倒立摆相对单级倒立摆、二级倒立摆而言是非线性更强、耦合作用更复杂的不稳定欠驱动系统,从而控制难度更大。本文针对俩摆间无弹簧的平行单级双倒立摆设计了滑模变结构控制律,仿真结果显示该控制律对外部干扰和内部参数变化都有很强的鲁棒性。     

基于强化学习的倒立摆起摆与平衡全过程控制

倒立摆的控制是一种典型的非线性控制问题。本文的目标是在假设不知道任何倒立摆模型的前提下,采用强化学习控制器实现倒立摆的起摆和平衡的全过程控制。为提高学习效率,采用了任务分解的方法,将整个控制任务分解为起摆和平衡两个子任务,对于不同的子任务根据其特点采用不同的强化学习算法。在Matlab/Simulink上进行仿真实验,结果证明,该方法在合理的时间内可以学习到成功的控制方法。     

Novel active fault-tolerant control scheme and its application to a double inverted pendulum system

On the basis of the gain-scheduled H∞ design strategy, a novel active fault-tolerant control scheme is proposed. Under the assumption that the effects of faults on the state-space matrices of systems can be of affine parameter dependence, a reconfigurable robust H∞ linear parameter varying controller is developed. The designed controller is a function of the fault effect factors that can be derived online by using a well-trained neural network. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, a double inverted pendulum system, with a fault in the motor tachometer loop, is considered.     

Stabilization of the quadruple inverted pendulum by variable universe adaptive fuzzy controller based on variable gain H ∞ regulator

In this paper,the variable universe adaptive fuzzy controller based on variable gain H_∞ regulator(VGH_∞ R.) is designed to stabilize a quadruple inverted pendulum.The VGH_∞ R is a novel robust gain-scheduling approach.By utilizing VGH_∞ R technique,a more precise real-time feedback gain matrix,which is changing with states,is obtained.Via the variable gain matrix 10 state variables of quadruple inverted pendulum are transformed into a kind of synthesis error(E) and synthesis rate of change of error(EC) at sampling time.Therefore,the dimension of the multivariable system is reduced and the variable Universe adaptive fuzzy controller is built.Experiments illustrate the effectiveness of the proposed control scheme.     

基于T-S模型的倒立摆双闭环串级模糊控制设计与仿真

针对具有多变量、非线性特性的倒立摆系统,提出了一种基于T-S模型的双闭环串级模糊控制方法。在该方法中,内环控制倒立摆的角度,外环控制倒立摆小车的位移,并对双闭环参数耦合实现了解耦,降低了系统设计的难度和复杂度。数字仿真结果表明了该方法的可行性。     

二级倒立摆的摆起控制

以往对非线性系统主要是采用线性化的方法进行控制，提出了一种基于专家系统及变步长预测控制的实时非线性系统控制方法。用变步长一步预测避开复杂的非线性推导，结合专家系统对控制参数进行修正，从而实现对复杂非线性系统的实时控制。利用这种方法，实现了二级倒立摆的摆起及稳定控制。     

Improved forwarding control design method and its application

1.INTRODUCTIONThis paper addresses the problemof global stabilization ofthe feed-forword nonlinear system.The stabilization ofsystems withthisstructure has been widelyinvestigatedinthe recent years[1,2].The key way of dealing withsuchaproblemistofindthe solutionfor theintegral.However,in many cases,tofindsuch a solutionis not easy,or theintegral may not be solvable.According to this problem,we propose a design methodandshowthatindeedtheideaproposedin Ref.[1]can befurther developed.Moreov…     

积分补偿的滑模控制器设计方法

对于一类具有不确定性扰动的非线性系统,提出了一种积分补偿的滑模控制器设计方法。为消除抖动现象,在切换面的邻近设置一边界层,在边界层外部,采用滑模控制方法驱动系统状态进入边界层。在边界层内部,在传统连续控制的基础上,引入积分补偿作用,以改善系统的稳态性能。对控制系统的稳定性进行了分析,并以倒立摆为对象进行了仿真验证,结果表明该控制方法是有效的。     

多变量系统模糊动态模型的辨识

介绍了一种新型的基于模糊神经网络的多变量模糊动态模型的辨识方法 ,该方法是通过将输入空间进行直接划分 ,而不是在输入空间的每一维上进行划分来得到模糊规则的。这样所形成的隶属函数为多维隶属函数 ,并使模糊规则的数目大为减少。在模糊聚类算法的基础上 ,提出了一个衡量聚类有效性的函数 ,以确定模糊规则的数目。以二级倒立摆系统为应用背景 ,取得了较好的辨识效果。     

一种自适应强化学习算法在状态空间构建中的应用

针对模型未知以及具有连续状态的系统控制问题,提出一种基于强化学习的自适应控制策略。在Actor-Critic框架下,建立归一化径向基网络的自适应调节机制,实现未知系统状态空间的动态创建。有效克服了状态空间分割所带来的维度灾难,而且能够使得系统的结构总保持在最佳状态。通过对倒立摆控制的仿真研究验证了方法的有效性。     

一类非线性系统的终端滑模分解控制

针对一类非线性系统的稳定控制问题,提出了一种终端滑模分解控制器的设计方法.首先将整个系统分解成两个二阶子系统,设计两个子系统各自的终端滑模面;然后将一个子系统的控制目标嵌入到另一个子系统的控制目标中,用一个控制量使两个子系统在有限时间内收敛至平衡点.该方法对于维数较高系统的控制具有较大意义,可简化设计.倒立摆的仿真结果验证了该方法的有效性.     

模糊-GPC串级控制在网络时延控制中的应用

为了解决网络闭环非线性控制系统中的时延问题,本文提出了一种在模糊神经网络控制的基础上结合广义预测控制(GPC)处理非线性系统网络时延的方法,建立了网络控制系统的结构模型,并分析了此模型对处理非线性网络控制系统中时延问题的有效性。在MATLAB环境下对网络控制倒立摆系统进行了仿真,通过对比模糊神经网络控制与模糊-GPC串级控制的控制效果,进一步证实了此方法对非线性网络控制系统能够实现稳定控制。     

基于T-S模型的非线性系统非脆弱保性能模糊控制

针对一类用T-S模糊模型描述的非线性系统,采用状态反馈的并行分布补偿方法研究其非脆弱保性能模糊控制问题,使得在控制器存在可加性摄动的情况下,其闭环性能指标值低于确定的上界。利用线性矩阵不等式处理方法,导出了非脆弱保性能模糊控制律的存在条件。通过建立和求解一个凸优化问题,给出了最优非脆弱保性能模糊控制律的设计方法,并用此方法设计一级倒立摆的非脆弱模糊控制律。仿真结果表明了方法的有效性。     

基于计算机仿真的控制系统新型稳定性判据

在分析Lyapunov稳定性理论局限性的基础上,提出了一种新型的基于计算机仿真的非线性定常控制系统稳定性分析方法,规范和简化了Lyapunov函数的选择办法,扩展了Lyapunov稳定性理论.将Lyapunov稳定性判据第二法(即直接法)中的有关局部稳定性的充分条件扩展成为充分必要条件.给出了该方法的理论证明,并且将该方法成功地在MATLAB环境下应用于单级倒立摆模糊控制系统的稳定性分析.实验结果证明该方法是有效的.