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。     

二级倒立摆最优控制实验

二级倒立摆是检验各种控制理论的理想模型.本文给出了二级倒立摆的两种最优控制方法,分别是线性二次状态控制器(LQR)和线性二次输出控制器(LQY).通过仿真实验,分别得出LQR和LQY两种方法下的响应曲线,可以发现两种方法都能够使得二级倒立摆系统稳定,且将两种方法进行了对比,发现其控制效果相当.     

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.     

二级倒立摆两种控制方法的对比研究

针对二级倒立摆系统的稳定控制问题,提出了LQR控制和改进的模糊控制两种控制方法。首先,采用两种控制方法设计了两种二级倒立摆系统的控制器;其次,通过仿真结果表明两种方法是有效的,但是改进的模糊控制方法比LQR控制方法效果更好;最后,将改进的模糊控制方法成功运用到了直线二级倒立摆实物系统上,进一步验证了该方法更适合解决这类非线性控制问题。     

基于LQR最优调节器的二级倒立摆控制系统

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。本文建立了二级倒立摆的数学模型,并推导出模型的状态空间表达式,分析了系统的稳定性,能控性和能观性,利用了线性二次型最优调节器(LQR)方法实现对二级倒立摆的最优控制,MATLAB仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于状态观测器的二级倒立摆的输出研究

针对二级倒立摆系统安装状态观测器实现实时状态反馈,是否会对系统输出造成影响的问题,从力学的角度分析了二级倒立摆的结构及运行过程,然后利用Lagrange方程对该设计进行模型建立,进而通过理论计算求出倒立摆的数学模型。将构建的数学模型通过MATLAB/SIMULINK进行仿真,并与安装状态观测器后的模型仿真输出进行对比,分析系统模型仿真输出的变化。通过仿真得出,加入状态观测器不仅能实现对数据的实时反馈,而且对系统输出没有影响,并且对倒立摆系统的控制起到了很好的辅助作用。     

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LQG/LTR的舰载飞机纵向自动着舰控制系统设计

LQG/LTR方法是一种设计优化动态控制器的现代状态空间技术。此方法具有良好的鲁棒性能和解耦特性。运用LQG/LTR方法设计了舰载飞机自动着舰控制器,并在考虑甲板运动和气流扰动的情况下,对纵向自动着舰控制系统进行了仿真设计与分析。系统仿真结果表明,控制系统实现了纵向指令的精确跟踪,具有良好的鲁棒性,满足舰载飞机纵向着舰控制的要求。     

基于T-S模型的倒立摆LQR模糊控制

对固高倒立摆的控制目标、T-S建模方法、LQR控制器的设计、参数Q与控制性能的关系进行了分析,根据各个T-S模糊子集中倒立摆系统所处的不同状态,权衡2个控制目标的比重,选取合适的Q参数,从而设计出有针对性的控制目标的LQR模糊控制器,拓宽了LQR控制器在非线性领域的应用.实验结果证明了它的有效性.     

二级倒立摆基于融合函数的模糊控制

文章针对多变量、非线性、强耦合性的二级倒立摆系统,采用模糊控制理论研究了二级倒立摆的稳定控制问题.考虑到二级倒立摆为多变量系统,为了解决模糊控制器规则组合爆炸问题,利用LQR控制方法设计了融合函数以降低模糊控制器的输入变量维数,降低了控制器的设计难度,并研究了量化因子对控制效果的影响,通过设置阈值使量化因子可自动调节,...     

基于LQG/LTR控制的大型客机飞/推综合控制研究

为了提高大型客机飞行的安全性,使其能在大气紊流中平稳飞行,基于线性二次高斯/回路传输恢复（LQG/LTR）方法设计了大型客机飞/推综合控制器。LQG/LTR方法以分离原理为核心,通过设计一个卡尔曼滤波器和一个最优反馈控制器来实现系统输出精确跟踪参考输入,且满足性能指标 最小,常用来处理有随机噪声干扰情况下的状态反馈。以某大型客机为对象进行仿真验证,仿真结果表明,所设计的LQG/LTR大型客机飞/推综合控制器具有良好的控制效果,能够在大气紊流条件下提高飞行的安全性。     

欠驱动两自由度机械臂LQG/LTR控制

针对欠驱动机械臂系统的快速稳定控制中存在着的系统过程噪声和传感器观测噪声的干扰问题,设计了具有回路传输恢复的线性二次高斯(linear quadratic Gaussian control with loop transfer recovery, LQG/LTR)控制器。该控制器由卡尔曼滤波器和最优状态反馈增益调节器两部分组成,并进一步使用了回路传输恢复技术提高了控制系统稳定裕度。仿真试验表明：LQG/LTR控制方法相比于线性二次型调节器控制方法具有更加出色的动态品质,能很好地抑制噪声造成的系统不稳定问题,使得机械臂快速稳定在期望位置,具备良好的稳定性和鲁棒性。     

基于Kalman滤波和LQG控制的起重机控制研究

针对双载荷轨道起重机在抬升重物时的消摆时间长、定位速度慢的问题,提出采用最优控制理论和卡尔曼滤波算法,设计线性高斯二次型( Linear Quadratic Gaussian,LQG) 控制器并对其进行残余振动抑制。首先,运用Lagrange方程建立起重机系统的非线性动力学方程,其次,运用雅可比矩阵将非线性方程线性化,得到系统的状态空间方程;通过证明线性系统的可控性和可观性,选择合适的权函数,设计最优二次型线性调节器( Linear Quadratic Regulator,LQR)和最优状态估计器来得到LQG控制器,通过建立相关模型的Simulink控制系统仿真表明:设计的LQG控制器能有效衰减残余振动;通过与PID控制器对比分析,所提出的LQG控制器能更有效衰减残余振动幅值,振动的超调量更小,所需的稳态时间更短,验证了该控制策略的有效性和可行性。     

基于线性二次调节器算法的两轮自平衡机器人最优控制方法

两轮自平衡机器人作为一种多输入多输出系统,虽然已在许多日常使用中得到应用,但大多数研究只关注通过试验实验或使用简易的数学模型来达到平衡.为了研究两轮自平衡机器人完整数学模型建模和运动平衡控制器设计,首先,根据机器人的电机模型、车轮模型和摆体模型,推导机器人运动的状态空间模型;其次,分析系统的可控性和可观性,并结合状态估计和反馈控制设计具有状态估计的反馈控制器,同时引入线性二次调节器(linear quadratic regulator,LQR)控制方法以完善控制器在机器人运动中的控制效果.仿真实验结果表明:具有状态估计的反馈控制器和LQR控制方法对于这类自平衡机器人运动平衡控制具有良好的稳定性和鲁棒性.     

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.     

执行器故障下的LQR完整性容错控制器设计

讨论利用线性二次型（LQR）调节器理论针对执行器故障情形下的容错控制器的设计方法,解决了在给定稳定裕度下,具有执行器容错功能的状态反馈控制器的设计问题,推导并得出设计该类控制器的基本定理、基本原则和计算方法,并采用Matlab语言进行了算法的仿真和验证.     

分布式控制框架实现水下航行器群协调控制

提出一种两层分布式控制框架来实现水下航行器群体的协调控制目标.这种框架在结构上分为一致协调器网络层和本地控制层.上层的协调器网络通过群体的非线性一致算法使得各航行器的输入参考值渐近达成一致.本地控制层通过线性二次型高斯回路传输恢复(LQG/LTR)控制器实现对参考输入的快速跟踪.证明了非线性一致算法的收敛性并定量地分析了群体拓扑和一致算法参数等因素对收敛速度的影响.仿真实验验证了该方法的有效性和可行性.     

车辆悬架LQR控制器权值优化方法

线性二次型最优控制(LQR)算法是汽车主动悬架控制策略的一种重要方法,其控制性能取决于悬架系统变量的加权系数。权值系数的选取成为LQR控制器设计的难点。针对权值系数没有固定解析方法而无法保证悬架系统达到最优控制性能的问题。提出一种基于遗传算法的权值系数优化方法,以1/4主动悬架的车身垂向加速度、悬架动挠度和轮胎动位移性能指标作为目标函数对LQR控制器的权值系数矩阵进行优化设计。仿真结果表明,与被动悬架控制相比,方法不仅能提高LQR控制器设计效率,而且可以有效提高车辆行驶的平顺性。     

不确定柔性倒立摆系统鲁棒控制器设计

针对多变量、非线性、强耦合的柔性倒立摆系统的不确定性，设计了鲁棒LQR（Linear Quadratic Regulator）控制器，并在柔性连接倒立摆上进行了仿真实验。实验结果表明，该鲁棒LQR控制器比原有的LQR控制器具有更好的抗干扰能力和稳定性。