基于模糊控制的单级旋转倒立摆系统设计

单级旋转倒立摆系统是一种典型复杂的,不稳定的非线性系统。该系统作为一种理想的实验平台,被广泛应用于控制理论教学和各种控制方法的验证中。该文介绍了单级旋转倒立摆的系统组成结构,设计了相应的模糊控制器,并以自制的单级旋转倒立摆为研究对象开展此项研究。最终的实验结果表明,该系统的稳态特性和动态特性均较优。     

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。     

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。     

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。     

直线一级倒立摆模糊控制器的设计

倒立摆系统以其自身的不稳定性而难以控制,也因此成为自动控制实验中验证控制策略优劣的极好的实验装置.本文针对直线一级倒立摆系统的平衡控制问题。应用牛顿力学方法对其进行数学建模,对系统进行了能控性分析.应用模糊控制理论设计了控制器,仿真及时控结果表明,模糊控制方法对于典型非线性自不稳定系统有着很好的控制能力.     

单级旋转倒立摆控制研究

介绍了单级旋转倒立摆的组成结构,设计了一种基于T-S模型的模糊控制器,并以Quanser公司生产的旋转倒立摆系统为研究对象进行了实验研究,实验结果表明该模糊控制器的可行性,而且具有稳定性好和算法简单的特点.     

基于Matlab的非精确倒立摆系统模糊控制

针对一种实际非精确的单级倒立摆系统，提出了一种专家模糊控制方法，在Matlab环境下编程，通过MEX接口与数据采集卡进行数据交换，将传感器检测到的角度和位移变量及其变化率经过模糊化，通过在线查询规则库的方式进行实时模糊推理，并通过解模糊运算给出控制信号作用于倒立摆系统。实验结果表明，采用此方法，在Matlab环境下进行实时控制可以获得满意的效果。     

直线一级倒立摆模糊控制中次优滤波器的应用

采用模糊控制算法实现倒立摆的倒立平衡控制,当系统受到随机干扰时,其输出会有较大超调,摆杆存在抖动现象.为了实现系统的精确控制,得到被控对象的真实状态,消除动态噪声和量测噪声对系统带来的抖动影响,提高响应的平稳性.设计了计算量小、实时性好于Kalman滤波器的次优滤波器,从而实现倒立摆的快速平稳控制.     

基于模糊控制的旋转型双支点倒立摆系统

对旋转型垂直式倒立摆系统的机械结构及控制系统进行了研究,提出了基于最优控制的T-S模型模糊控制方案,即采用最优控制理论对此模型实现分段控制作为底层控制和基于T-S模型的模糊控制相协调的上层控制,来实现倒立摆系统的稳定控制。采用MATLAB/Simulink对该方法进行仿真,结果验证了基于T-S模型的模糊控制理论对旋转型倒立摆系统控制的有效性。     

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。     

旋转式倒立摆的状态变量合成模糊控制

旋转式倒立摆结构简单而模型复杂,采用信息融合的状态变量合成方法,将多变量输入合成为二个输入变量,设计了一种结构简单的模糊控制器。仿真实验结果表明了该方法的有效性,并用于旋转式倒立摆实现了有效的实时控制。     

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．     

二级倒立摆的模糊控制算法

利用最优反馈矩阵加权模糊控制器的输入变量,并对系统的状态进行了综合处理.该方法减少了模糊控制器的输入,降低了控制器的设计难度.仿真结果表明:该模糊控制器结构简单,系统响应稳态误差较小,调节时间和超调量符合控制要求,具有很好的控制效果.     

一阶倒立摆控制的仿真研究

对一阶倒立摆数学模型建立及其稳定性和能控性进行了分析.并使用Matlab仿真软件,对一阶倒立摆的PID控制和LQR控制方法进行了仿真对比.仿真结果说明,LQR控制方法能对多个输入量同时进行控制,控制精度很高,能更快地达到满意的效果.     

倒立摆的Reinforcement Learning模糊自适应控制

根据Lagrange方程建立了单级倒立摆系统的数学模型，利用模糊自适应控制算法设计了倒立摆系统的控制器，并在Matlab的仿真模块中将倒立摆系统的数学模型和控制器结合起来．对倒立摆控制系统进行了仿真研究。结果表明，对于要求实时性较高的非线性不稳定系统。用模糊自适应控制算法可以按照控制要求在线调节控制参数，在最短的调整时间内取得良好的控制效果。     

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。     

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.     

单轴倒立摆系统的平衡和位置控制

对GIP-100-L单轴倒立摆实验系统的平衡和位置控制问题进行了研究.首先建立系统数学模型,运用状态反馈极点配置的方法,实现倒立摆摆杆的平衡控制;然后通过设置位置反馈,实现了小车的位置跟踪.实验结果表明,设计方法是有效的.