基于状态空间法的倒摆系统稳定控制

利用状态空间法实现对2级倒立摆系统的稳定控制.文中从刚体运动学角度分析了2级倒立摆系统的运动,并利用有关动力学基础,运用状态空间法建立2级倒立摆系统的数学模型,并对其进行线性化处理.对线性化后的模型进行极点配置,给出K阵,用软件实现了稳定控制.     

基于SimMechanics的直线六级倒立摆LQR控制研究

六级倒立摆是一个复杂的不稳定系统,数学建模较为繁琐.本文采用了MATLAB软件的SimMechanics工具箱建立直线六级倒立摆的机械结构模型,利用LQR理论设计出状态反馈控制器,对指定初始角度的直线六级倒立摆系统进行控制,得到了良好的控制效果.     

基于Sugeno模糊模型的倒立摆模糊控制

当倒立摆的摆角及摆速很小时,对倒立摆系统的动力学方程进行局部线性化,采用Sugeno模糊模型,得到相应的模糊规则,然后选择期望的闭环极点,可设计出极点配置状态反馈控制器对倒立摆系统进行控制,仿真结果证明了该方法的有效性,能够实现倒立摆系统的稳定控制。     

两级倒立摆的鲁棒H∞状态反馈控制

简要地介绍了基于观测器的鲁棒Ｈ∞状态反馈综合方法，并利用这种方法对两级倒立摆平衡控制系统进行了研究，给出了鲁棒控制器并通过仿真的手段对所得的闭环系统进行了分析．结果表明，利用本方法所设计的两级倒立摆平衡控制系统的鲁棒稳定性是令人满意的．     

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.     

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。     

一级倒立摆的双回路PID控制

利用牛顿-欧拉方法方法建立了一阶倒立摆的数学模型,参照固高科技的倒立摆系统参数,得到了倒立摆系统的状态空间方程及其传递函数,设计了双回路PID控制器,实现了摆杆角度和小车位移的同时稳定。最后,通过Matlab仿真验证了所提算法的有效性。     

柔性倒立摆远程控制实验系统

通过对柔性连接倒立摆系统的一级摆实物远程控制研究,采用拉格朗日方程法进行系统建模,建立了一级柔性连接倒立摆系统的数学模型并进行了定性分析. 探讨了利用Matlab与Simulink实现系统的实物控制及加权矩阵 Q和R 的选取方法. 结合Matlab和C语言,实现了柔性倒立摆系统以互联网为介质的远程控制实验系统.     

旋转式倒立摆的镇定和摆起控制的研究

通过对旋转式倒立摆系统的数学模型分析,采用极点配置法对倒立摆系统的镇定控制进行仿真研究,针对摆起控制提出基于经验与能量分析方法.针对旋转式倒立摆实物系统进行实际控制,实验结果表明:提出的控制方法对倒立摆的稳定控制和摆起控制具有很好的效果.     

基于精确线性化理论的倒立摆系统最优控制

倒立摆是自动控制理论研究的典型实验设备,由于其具有强非线性与强耦合性,一直是先进控制算法研究的热点.文章采用了一种微分几何方法--李理论,对倒立摆系统进行精确反馈线性化,此种线性化方法使模型更多地保留了原系统主要的非线性部分,更能逼近实际系统.在此线性化模型的基础上,对倒立摆系统进行最优稳定控制设计.仿真结果表明,所提出的精确反馈线性化方法对于倒立摆系统的控制器设计是有效的.     

基于DSP的旋转式倒立摆控制系统

介绍了基于DSP（digital signal processing，数字信号处理）控制器的旋转式倒立摆控制系统的总体结构和工作原理，对系统模型进行动力学分析，建立了一个四阶的状态空间方程，根据状态反馈方法邮倒立控制，在此基础上，设计了基于规则分析的摆起控制方案，最终实现了摆起－倒立控制，实验表明，系统的稳定性好，抗干扰能力强，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。     

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．     

基于MATLAB的二级倒立摆控制系统设计方法

在对二级倒立摆系统的动力学方程进行建模的基础上，将其转化为线性定常系统的状态控制问题，运用LQR控制器在MATLAB平台上实现了该系统的最优控制策略，并给出了相应的实验结果．     

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。     

倒立摆系统的建模与控制率设计

倒立摆系统为一个典型的非线性控制对象,本文首先通过对单级倒立摆的物理模型进行数学推导,构造了该系统的非线性模型,在此基础上,应用了在固定点对非线性项取近似值以及通过非线性反馈进行局部线性化这两种方法对单级倒立摆进行了理论性的研究和仿真,并加以比较,获得了满意的结果,同时学习和巩固了对非线性系统的控制方法。     

二次型最优控制在小车倒立摆控制系统中的应用

二级直线倒立摆是一个典型的不稳定系统,同时又具有非线性、多变量、强耦合的特性,因此对其稳定性的研究具有重要的意义.本文主要通过对直线二级倒立摆系统进行分析并进行了数学建模,得出了二级直线倒立摆系统的状态空间表达式,并分析了系统的稳定性、可控性和可观测性.研究了线性二次型最优控制在二级直线倒立摆中的应用,给出了其原理及公式推导过程.建立了二级倒立摆的线性二次型最优控制的Simulink仿真模型,对其进行仿真,最后对仿真结果进行分析,得出二次型最优控制能够实现二级直线倒立摆的稳定控制,而且有较强的抗干扰能力和较好的鲁棒性.     

基于xPC网络控制的倒立摆伺服系统

为实现倒立摆伺服系统的远程控制,设计了一种基于xPC网络控制的倒立摆伺服系统,建立了倒立摆伺服控制系统的数学模型,并利用xPC组件对该系统进行了运动控制试验.试验结果表明,该系统具有响应速度快、实时性强、易于操作等特点.     

基于反步设计与LQR结合的一级倒立摆控制器设计

本文在阐述倒立摆的研究背景后,利用动力学分析方法推导出直线一级倒立摆系统的数学模型,首先采用Backstepping设计方法对摆杆子系统设计镇定控制器,这样保留了控制器中的非线性部分,使得所设计的控制器具有较强的鲁棒性。然后在局部线性化的基础上采用LQR最优控制方法设计控制器来稳定小车。最终两者结合起来,形成整个倒立摆系统的控制器。并通过仿真验证了该设计方法的有效性。     

直线一级倒立摆控制策略研究及仿真分析

应用牛顿力学定律建立了直线一级倒立摆的传递函数、状态空间表达式等数学模型,并分析其稳定性、可控性和可观测性。在此基础上,分别研究经典控制方法和现代控制方法在一级倒立摆系统中的应用,包括PID控制算法、系统频率响应分析与校正、线性二次最优控制算法和极点配置法,并在MATLAB/SIMULINK仿真平台上对这些控制算法的效果进行仿真,可以取得不同的控制效果。     

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。