环形单级倒立摆起摆控制研究

针对倒立摆的起摆控制，建立了环形单级倒立摆基于拉格朗日方程的运动方程，在此基础上提出了能量控制的概念，并将能量补偿控制应用在环形单级倒立摆系统上．仿真和实际控制结果表明了所提出方法的有效性和可行性．     

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.     

单级倒立摆系统的仿真研究

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,然后分别采用PID方法、最优控制策略的LQR方法和极点配置方法设计控制器,最后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三种方案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LQR的环形单级倒立摆稳定控制及实现

为了研究环形单级倒立摆的稳定控制,采用拉格朗日方法推导出环形单级倒立摆系统的数学模型,并设计1个线性二次型最优控制算法控制器(LQR)。在保持权重矩阵R=1的条件下,通过实验不断调整权重矩阵Q中的参数Q11和Q33,得到Q和R最优取值。然后,对环形单级倒立摆的稳定控制进行仿真和实物控制。研究结果表明:倒立摆起摆迅速,稳定控制性能优良。     

基于MATLAB的单级倒立摆系统研究

本文介绍了单级倒立摆系统及其物理模型、数学模型,分析了单级倒立摆系统的控制方法,并使用MATLAB仿真软件对单级倒立摆系统的控制性能进行了仿真分析。     

单级倒立摆两种控制方法的研究

本文针对多变量、非线性、强耦合性的倒立摆系统,建立了单级倒立摆的数学模型。采用PID、LQR两种不同的控制方法对单级倒立摆系统进行了实时控制效果的实验对比。从理论和实验方法上讨论了这类典型非线性自不稳定系统的控制器的设计方法及其实际控制效果的特点．指出了不同方法的优缺点。     

基于MRAC的单级直线式倒立摆的控制研究

为了实现单级直线式倒立摆的自动控制,采用前馈反馈复合式模型参考自适应控制(Model Reference Adaptive Control,MRAC)对单级直线式倒立摆进行控制研究,这种方法采用串级形式能有效抑制参数的振动而产生的随机扰动,获得了很好的鲁棒性,同时能在确保系统稳定的基础上改善系统的动态性能。     

基于多指标非线性控制的单级倒立摆控制

针对单级倒立摆的稳定性问题,建立了单级倒立摆系统的四阶非线性数学模型,运用多指标非线性控制方法,设计了一个多指标的非线性控制器,并借助于系统特征根配置的方法,整定了该控制器中的c、k参数,实现了小车的水平位置和摆杆角度的稳定控制．最后,同时对线性最优二次型调节器和多指标非线性控制进行仿真对比,仿真表明：与线性最优二次型调节器相比,多指标非线性控制方法在控制效果上更为令人满意．     

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。     

基于最优控制LQR的单级倒立摆系统仿真研究

单级倒立摆控制是一个即复杂而又对准确性、快速性要求很高的非线性不稳定系统控制问题.在倒立摆系统数学模型的基础上,对系统进行了性能分析.应用现代控制理论最优控制LQR方法对单级倒立摆系统进行仿真控制研究,仿真结果说明反馈控制理论对倒立摆系统的控制是有效的,无论是系统的输出还是各个状态变量都具有较好稳定性和一定的鲁棒性.     

直线单级倒立摆自抗扰控制优化设计

自抗扰控制技术（ADRC）通过对模型不确定因素和外扰进行补偿,使得控制系统对外扰和不确定因素均有很好的适应能力,能够有效控制多种工业上较为难控的对象,表现了极强的鲁棒性和抗干扰性,但是ADRC参数众多难以调节．本文将生物免疫算法与遗传算法相结合,提出了一种基于免疫遗传机理优化计算模型,避免了遗传算法易出现早熟、搜索效率低及不能很好保持个体多样性等问题,给出了基于免疫遗传算法的ADRC参数整定方法,通过对直线单级倒立摆的自抗扰控制,仿真实验表明了通过免疫遗传算法整定的ADRC具有的良好控制效果．     

基于Lagrange方程建模的单级旋转倒立摆控制

介绍一种新型单级旋转倒立摆系统的构成，通过对其动力学特性的分析建立了基于Lagrange方程的数学模型。在平衡点附近给出系统的线性化模型，对系统的稳定性、能控性和能观性进行了分析。利用线性二次型最优控制策略LQR方法设计了控制器，并在仿真实验和实物实验中实现了倒立摆的平衡控制。实验表明，系统稳定性好、鲁棒性较强。     

单级倒立摆的模糊控制及仿真

采用模糊控制的方法对单级倒立摆进行了控制，并用MATLAB进行了仿真，仿真结果符合控制要求．     

基于LQR理论的直线单级倒立摆PID控制仿真研究

针对一级倒立摆不稳定的特性,为其建立了数学模型,并采用双PID控制策略对其进行控制.通过线性二次型最优控制(LQR)理论计算出反馈矩阵K,将K中的参数作为PID控制器的参数.计算机仿真实验结果表明,此方法可以简化PID控制器参数的选取过程,并对直线一级倒立摆系统取得了良好的控制效果.     

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。     

基于BP神经网络特定学习的单级倒立摆控制方法

利用BP神经网络的特定学习算法，以单级倒立摆为控制对象设计一个四输入／单输出、包含5个隐层单元的3层BP神经网络控制器，提出一种新的单级倒立摆控制方法，然后通过Matlab6．5数值计算软件对这种新的单级倒立摆控制方法进行仿真．仿真结果表明，该方法具有较好的收敛性，是一种有效的控制方法．     

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。     

倒立摆系统基于能量控制的起摆控制策略研究

针对直线一级小车倒立摆系统起摆阶段的特点,设计基于能量控制的起摆控制器。通过引入"小车位移极限"、"小车速度极限"和"系统能量保持"的概念,对纯能量控制策略进行了优化。在起摆过程中,既能保证摆杆的快速起稳摆,又能确保小车位移在有限长的范围内。利用MATLAB对系统进行仿真分析,并运用英国Feedback公司生产的倒立摆机械实物系统进行实验验证。结果证明,该控制器能够实现小车倒立摆系统的快速平稳起摆。     

旋转式倒立摆的控制研究

本文研究旋转式倒立摆的状态反馈控制,介绍了基于数字信号处理器（digital signal processor）的旋转式倒立摆系统的总体结构和工作原理。研究结果表明,使用DSP来控制倒立摆,有利于系统的小型化,控制更加快速,控制品质有很大提高。     

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.