随机大系统的分散预设固定时间有界H_∞控制

针对具有未知非线性函数和不确定外部扰动的随机大系统,设计分散预设固定时间有界H_∞控制器.该文控制器能使大系统中各子系统的跟踪误差被预设有限时间性能函数约束,使各子系统的输出较好地跟踪参考信号,确保各子系统的所有信号均依概率固定时间有界稳定.该文控制器具有可行性.     

基于非奇异终端滑模的单级倒立摆摆角控制

针对扰动因素影响下的单级倒立摆摆角控制问题,设计一种基于非奇异终端滑模的单级倒立摆控制器.首先,通过牛顿-欧拉方法建立系统的模型,并将其表示成状态空间模型形式.然后,为了实现系统输出变量的有限时间收敛,采用非奇异终端滑模控制方法设计系统摆角控制器,同时应用Lyapunov稳定性方法对闭环系统的有限时间稳定进行了证明.最后,对所提控制方法进行了仿真验证,结果表明了所设计控制方法的有效性.     

基于反演滑模变结构控制的倒立摆系统跟踪控制设计

针对倒立摆系统滑模控制的抖动和动态性能指标不理想的问题,提出了一种新型的反演滑模控制方法进行跟踪控制,使倒立摆系统具有了很好的快速跟踪性和稳定性,而且控制器设计简单,便于广泛应用.     

柔性关节机械臂的自抗扰预设定有限时间跟踪控制

针对一类具有模型不确定、未知非线性函数以及外部扰动的柔性关节机械臂系统,基于backstepping设计方法、自抗扰技术、预设有限时间性能函数,提出一种自抗扰预设定有限时间跟踪控制器的设计方法.该方法使用扩张状态观测器估计带有不确定性的未知函数,并使用跟踪微分器获得虚拟控制的微分信号来避免微分爆炸.控制器设计中使用预设有限时间性能函数,使机械臂系统的跟踪误差在一个指定的有限时间内按预设定的动态性能收敛到原点附近的小邻域内,且保证闭环系统所有信号一致最终有界.采用自抗扰策略使控制器具有很强的抗干扰性能.仿真结果验证了所设计控制器的有效性.     

基于TrueTime的非线性网络控制系统

针对非线性系统往往具有不确定性、结构复杂、建模困难、难于在网络条件下进行仿真研究的问题,建立了一个基于TrueTime的非线性网络控制系统.在对弹簧连接的双倒立摆耦合非线性系统模型进行Matlab/Simulink模块化建模的基础上,结合TrueTime的网络通信模块,利用设计的鲁棒控制器将对象模型的不确定性和网络时延的不确定性进行了综合处理.仿真结果表明,该系统不仅降低了非线性系统建模的复杂性,而且为研究网络控制系统结构下非线性系统的动态特性提供了条件.     

具有双重不确定性非线性系统输出反馈鲁棒控制

对同时具有参数不确定性和随机干扰的非线性系统,通过扩展状态向量,构造间接型输出反馈控制器,运用T-S模糊理论、线性矩阵不等式(LMI)技术和并行分布补偿(PDC)结构,提出了具有双重不确定性非线性系统的鲁棒模糊控制器设计法。以倒立摆系统为被控对象,仿真结果验证了所设计方法的有效性。     

基于状态观测器的倒立摆系统控制与实验研究

针对具有非线性、强耦合等特性的典型多输入多输出控制实验系统,建立了倒立摆系统的结构模型,阐述了系统的工作原理.提出了一种基于状态观测器的控制器设计方法,并在建立系统模型过程中,采用振动和力学原理对倒立摆系统的相关重要参数进行了实验测定.通过实验验证了所提出控制方法的有效性,为倒立摆系统稳定性控制、系统设计以及其他相关研究提供了理论依据和方法.     

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.     

倒立摆系统的滑模变结构稳定控制

应用滑模变结构理论对倒立摆系统的稳定控制进行了应用研究,基于滑模变结构理论二次型指标最优化方法设计了状态反馈控制器.作为对理论工作的验证,将设计的控制器应用到固高科技有限公司生产的直线倒立摆实验设备上,实验表明该方法得到的控制器具有较好的控制效果.     

柔性二级倒立摆的准滑动模态控制研究

柔性二级倒立摆是一个高阶非线性强耦合的自然不稳定系统,为了对其进行稳摆控制,基于建模机理建立了柔性二级倒立摆数学模型,提出准滑动模态控制方法,设计了滑模变结构控制器,使系统具有较好的稳摆控制和鲁棒性.仿真结果表明:基于准滑动模态控制的滑模变结构控制方法能够更好地实现倒立摆稳定控制;比传统指数趋近率的滑模控制器输出更加平滑,削弱了抖振.     

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。     

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.     

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。     

基于先验知识的单输入规则模块连接区间二型模糊控制器的设计

为解决单输入规则模块连接区间二型模糊控制器的设计缺少系统化方法的问题,提出了一种利用先验知识中所包含信息来系统化地构建单输入规则模块连接区间二型模糊控制器的方法.考虑了3种类型的关于被控系统的先验知识:被控系统的反对称性、单调性以及闭环系统的局部稳定性,并将这些先验知识转化成了对单输入规则模块连接区间二型模糊控制器参数的约束.将所提方案应用到了倒立摆系统的稳定性控制上.倒立摆系统控制器的设计过程表明:这些先验知识有助于系统化地设计单输入规则模块中的模糊规则,并能减小控制器参数的可行搜索区域.仿真结果验证了所提方案的有效性以及先验知识在控制器综合过程中的有用性.     

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。     

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。     

一类扩展结构大系统分散关联镇定的LMI方法

研究一类扩展结构大系统的分散关联镇定问题.假设大系统是在原系统结构上一个个地增加新的子系统而构成,即所谓扩展结构系统,则扩展结构系统的分散镇定问题就是在不改变原结构分散控制律的基础上设计新加入子系统的分散控制律,使加入新子系统后的整个大系统仍能保持稳定且关联稳定.基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)方法,推导了一类扩展结构大系统分散关联镇定的充分条件,并给出扩展结构的分散镇定控制器的设计方法.通过算例说明了所提出方法的有效性.     

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。     

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.