一级倒立摆的分层模糊控制

本文设计了两个模糊控制器即位置模糊控制器和角度模糊控制器,用这两个模糊控制器进行分层控制,并把位置模糊控制器控制输出作为一个虚拟角度乘以一个系数与摆杆的实际角度叠加形成一个广义角,以这个广义角和摆杆的角速度作为输入量输入给角度模糊控制器对摆杆的角度进行控制;通过matlab的Simulikn实现了倒立摆模糊控制系统的仿真,仿真结果证明：模糊控制器不仅可以稳定倒立摆系统,还可以使小车定位在特定位置。     

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。     

基于动态查询表的模糊控制策略及其应用

研究基于动态查询表的模糊控制策略及其在转臂式倒立摆中的应用.采用一种新的倒立摆系统的控制方法,将传感器检测的倒立摆的两个角度信息传送到控制器,控制器利用该信息的模糊化量按基于动态查询表的模糊控制策略进行实时计算,由得出的控制量控制力矩电机驱使摆杆运动,从而使摆臂处于动态的直立状态.采用C++语言实现了对倒立摆的控制.实验结果表明,这种控制方式能够提高系统的控制精度.     

一种混沌优化的双模糊控制器--倒立摆系统的设计

将单级倒立摆的4维输出分解为2个2维模糊控制器的输入量，与倒立摆组成双闭环控制，内环调节摆杆的角度，外环控制小车的位移。采用混沌算法优化控制器的参数，首先将混沌因子引入模糊控制器参数域的优化搜索中并在全局范围内直接寻优，当获得全局近似最优解后，再缩小寻优区间，在近似最优解的附近继续寻优。时倒立摆系统在不同情况下进行仿真，结果表明；该方法能提高搜索效率，能较快搜索到全局最优解，为解决多输入快速系统的模糊控制器优化设计提供了一种较好的实现方法。     

一级旋转倒立摆及其控制装置的研究与实现

通过拉格朗日方程推导出一级旋转倒立摆系统的数学模型,起摆运动部分利用雅普诺夫方程分析,以摆杆势能偏差作为调控量对系统进行闭环控制,使系统摆杆运动受控,在倒立摆成功摆起后,在倒立摆非稳定平衡点处对系统模型进行线性化,并采用双闭环PID算法对倒立摆模型旋臂位置和摆臂位置进行稳定控制,并使用32位MCU搭建实验平台进行实际验证.结果表明,该控制方法可以实现旋臂静止和摆臂稳定于非稳定平衡点的效果.     

采用自适应模糊PID的二阶倒立摆控制

建立一个二阶倒立摆的数学模型,将常规比例-积分-微分(PID)控制与模糊控制相结合,设计模糊PID控制器,实现PID参数的自适应模糊整定.仿真实验表明:所设计的模糊PID控制器能很好地实现二阶倒立摆的扶起平衡控制,控制效果明显好于常规PID控制器,超调量和调节时间较小,具有较好的抗干扰能力,非常适合二阶倒立摆模型的稳定控制.     

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。     

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.     

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。     

基于混合系统的倒立摆的建模与仿真

针对倒立摆系统中摆杆的控制问题,从混合系统的角度出发,将单摆描述为一个混合自动机,运用不同控制策略之间的切换,构造能量控制器进行起摆控制,在工作平衡点运用线性反馈控制器进行稳定控制,实现将倒立摆从不同初始状态摆起并稳定在θ=0(工作位置)的目标位置。在MATLAB环境中建立单摆的Simulink仿真模型并通过CheckMate 3.6工具箱进行仿真,结果表明在不同初始条件下的单摆系统都能在较短时间内到达垂直向上位置并稳定。     

非线性不确定系统的鲁棒拟人控制器设计

尽管拟人智能控制方法自提出以来取得了很多成功应用，但在系统存在不确定性的情况下，如何基于拟人智能控制方法设计系统的鲁棒控制器一直是个难题．针对仿射非线性不确定系统，结合二级倒立摆系统作为设计实例，提出了一种鲁棒拟人智能控制器设计方法．首先，基于被控对象的标称模型设计拟人控制律；然后在采用拟人控制律的基础上，应用积分滑模控制方案设计鲁棒补偿器，用以抑制模型不确定性对系统稳定的不利影响、提高系统的鲁棒性．最后，对二级倒立摆控制系统进行了仿真和实验验证，仿真和实验结果进一步证明了设计方案的有效性．     

虚拟线性倒立摆模型在行走机器人双腿支撑相中的应用

为了提高双足机器人步行运动的稳定性,将双腿支撑阶段的机器人简化为一个虚拟的线性倒立摆模型。该模型以机器人运动的ZMP(zero moment point)为虚拟支点,以机器人质心为模型的质点;在运动中保持质点高度不变。通过预先设定ZMP的轨迹,即可获得机器人质心在双腿支撑阶段的运动轨迹。将该模型与机器人单腿支撑阶段的普通线性倒立摆模型综合运用,就能保证步行时机器人质心速度变化的连续性和步行运动的稳定性。该方法在实际机器人上进行了实验验证,结果表明该方法能够很好地适用于实际机器人的步行运动。     

倒立单摆摆起开环控制律的最优化算法

基于最优控制理论,研究了倒立单摆非线性系统过程控制问题·建立了带惩罚条件的摆起过程开环控制律计算的最优化算法·同一般数值方法相比,这种算法在每步优化计算中,以最优步长取代了固定步长,因此可以确定每个时间段上的精确控制量·编制了倒立单摆摆起过程控制律的计算程序,并进行倒立单摆摆起过程仿真分析·结果表明这种算法可以获得高精度的控制律,它将为非线性系统过程精确控制提供条件·     

三种趋近律下的倒立摆滑模控制器设计与实现

应用滑动模态控制（Sliding mode control,SMC）对直线一级倒立摆的稳摆控制进行研究.首先以稳定性理论为基础,采用Ackermann公式设计切换函数.然后分别采用指数趋近律、幂次函数及饱和函数设计控制律.经过MATLAB的仿真结果表明,采用饱和函数sat（s）和幂次函数设计控制律时,控制器的输出、切换函数、倒立摆系统的状态变量均不存在抖振现象,系统表现出了良好的动态品质.     

基于LabVIEW的二级倒立摆控制系统三维仿真

倒立摆是控制理论研究和教学中广泛使用的典型模型,文章在LabVIEW环境下,以二级直线倒立摆为被控对象,利用虚拟现实技术,开发了倒立摆LQR三维仿真控制系统;使用LabVIEW的三维图形工具箱将倒立摆的三维模型导入LabVIEW中,并利用LabVIEW控制设计和仿真模块将数学模型和三维模型联系起来;通过倒立摆系统的仿真数据驱动倒立摆的三维虚拟模型,能够形象地反映真实倒立摆的运动状态。所开发的系统操作界面友好易用,用户可以方便地修改倒立摆模型和LQR控制器的参数。     

直线倒立摆系统控制特性的影响因素分析与实验

考虑倒立摆初始角度、系统控制参数与机械结构参数之间的关系,针对具有非线性、强耦合特性的典型多输入多输出倒立摆系统,建立了系统结构模型,阐述倒立摆控制原理.分析了最优控制的控制参数(如初始角度)与倒立摆结构参数(最大位移,最大加速等)的关系,得到了初始角度、系统控制参数对系统结构参数影响的关系表达式.结合实验研究发现,影...