模糊神经网络控制倒立摆系统

对单级倒立摆进行了详细的受力分析。通过建立模糊规则，构造模糊神经网络系统，运用BP算法对系统进行训练，并用这一网络对倒立摆进行控制。仿真结果表明，模糊神经网络有很广阔的适用领域。     

倒立摆系统的模糊控制方法

阐述了基于二级倒立摆的两种模糊控制方法,即模糊逻辑控制方法和分层模糊控制方法．模糊逻辑控制方法是将二级倒立摆系统的6个状态变量加权变化为两个参变量,再用模糊控制器实现稳定控制．而分层模糊控制是将状态变量分解为子系统,设计下层模糊控制器对其控制,上层模糊控制器负责整个系统的协调和管理,实现稳定控制．实验结果表明：分层模糊控制较模糊逻辑控制具有更好的控制效果．     

单级倒立摆的专家模糊控制

详细地阐述了专家模糊控制的基本原理,引用控制界中成功的实例倒立摆进行了系统分析,并采用专家模糊控制这一理论解决倒立摆的垂直问题和回到中心问题,在此基础上用高级Ｃ语言来进行了专家模糊推理器的实现,以便于用交叉汇编技术形成机机器代码,把程序固化在单片机上实现控制。     

自适应神经网络模糊控制在倒立摆中的应用

应用MATLAB的模糊控制工具箱,设计了用于倒立摆系统的模糊控制器,并且利用神经网络能够自学习的特点,采用反向传播算法对倒立摆控制样本数据进行了学习,调整了各变量的隶属函数,从而使学习后的模糊控制器更能适应倒立摆系统控制的需要。把学习前后的模糊控制器用于倒立摆系统进行了实验对比,结果表明学习后的控制器控制效果明显优于学习前的控制器。     

基于倒立摆系统的实验设计

倒立摆系统作为一个经典的控制理论研究平台,是将理论应用于实际的理想实验平台.以固高公司的一级直线倒立摆为平台,搭建了实验教学系统,建立了系统数学模型,给出了PID控制实验和模糊控制实验的设计过程和仿真结果.结果表明:所设计的实验系统是可行、有效和可拓展的,丰富了实验教学内容,为设计性实验教学改革提供了支撑.     

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.     

基于智能方法的倒立摆系统研究

对利用智能方法来实现对倒立摆系统的研究进行了综述,并详细论述了几种主要的倒立摆系统的控制方法,最后介绍了目前控制倒立摆的最成功的控制方案中云模型的概念,并对未来的研究方向进行了探讨.     

旋转式倒立摆控制策略

基于旋转倒立摆模型,分别应用状态反馈、状态反馈 PID和状态反馈 Fuzzy等控制策略进行控制,通过仿真研究表明这些算法的可行性及有效性.     

一种简易的倒立摆控制实验系统

利用旧式针式打印机的横向走行结构，作为倒立摆的基本机械结构，设计并制作一种简单可行的低成本倒立摆实验系统。在此基础上，对其控制电机和主控电路加以重新设计，并设计控制算法，使之能够实现对倒立摆的控制。经实验验证收到了一定的控制效果。本系统可应用于演示倒立摆控制，或验证控制算法。     

倒立摆系统及其控制策略研究现状

总结了近几年来国内外对倒立摆控制系统的控制算法及其研究现状,概述了各种控制算法的内容及其分析的结论,讨论了进一步研究的方向.     

基于模糊控制的单臂旋转倒立摆系统研究

研究的是单支点垂直旋转式倒立摆系统,采用步进电动机进行驱动。由于其系统的复杂性,采用模糊控制的方法进行控制。以拉格朗日动力学分析方法为基础,推导并建立倒立摆的运动方程。为了得到简便的数学模型采取方程近似化处理。通过MATLAB仿真软件进行仿真,验证其结论的正确性和方法的可行性。     

单级倒立摆区间值Trapmf-Trimf型模糊控制

给出了区间值模糊控制原理,选择Trapmf型和Trimf型的函数作为输入、输出变量的隶属函数,形成区间结构,设计控制器模块,进行了系统仿真与实时控制实验.实验表明:倒立摆的区间值模糊控制比点值模糊控制表现出较好的性能.     

二级倒立摆的TS型逐级模糊神经网络控制

提出了一种逐级模糊神经网络控制法．该控制法通过采用Takagi-Sugeno型模糊神经网络控制器和逐级模糊控制规则,实现了二级倒立摆系统的稳定控制．模糊神经网络控制器的参数采用遗传算法分4步进行优化．实验结果表明,采用逐级模糊神经网络控制法,用20条模糊规则就可以实现二级倒立摆系统的稳定控制,并且控制效果佳,系统鲁棒性强。     

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.     

基于Mamdani分离变量法的倒立摆模糊控制系统设计

针对倒立摆系统中因多输入单输出而产生的模糊规则爆炸问题,采用一种基于Mamdani分离变量的模糊控制方法,从而大大减少了模糊控制规则数。仿真结果表明,该方法能使摆杆摆角控制精度较小,且小车位移能跟踪输入信号,成功控制了单级倒立摆系统。     

基于模糊控制器的单级平面倒立摆的实时控制

针对一个单级平面倒立摆系统,建立了相应的数学模型;进行了稳定性、能控性与能观性分析。分别设计了变量融合模糊控制策略和模糊PID复合控制策略。应用所设计的控制器对该倒立摆系统分别进行了系统仿真与实时控制实验。证明了两种模糊控制器均可以保证倒立摆系统具有良好的控制精度,特别是模糊PID复合控制器使系统具备了较强的抗外部干扰能力。     

基于最优控制的倒立摆系统

对单级倒立摆系统的平衡控制问题进行了研究.首先建立了系统的数学模型,然后运用线性二次型最优控制策略设计控制器,并进行了仿真研究,最后在实际设备上完成了实时控制实验.仿真和实验结果表明,控制系统具有优良的品质和特性,不仅动态性能和稳态性能好,鲁棒性也很强.