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.     

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．     

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。     

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。     

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．     

环形单级倒立摆系统的改进PSO-PID控制研究

为实现环形单级倒立摆的稳定性控制,设计了一种改进的基于粒子群算法的积分分离PID控制算法.首先通过拉格朗日方程推导出环形单级倒立摆系统的数学模型,然后用matlab计算发现系统不稳定,因此需要设计外部控制器加以调节.本文提出了改进粒子群算法(PSO)来整定PID控制器参数,在此基础上设计了一种改进的积分分离的PID控制器,在比例和积分项前加入连续变化的函数作为系数以防止积分饱和.最后在matlab中分别用基PSO-PID控制和基于改进积分分离的PSO-PID控制对环形单级倒立摆进行仿真.仿真结果表明,在改进积分分离的PSO-PID控制下,系统中连杆和摆杆的超调量均下降至0,调节时间分别缩短至0.8s和0.9s.这说明本文设计的控制方法能有效使环形单级倒立摆在较短的时间内达到稳定.     

基于Mamdani分离变量法的倒立摆模糊控制系统设计

针对倒立摆系统中因多输入单输出而产生的模糊规则爆炸问题,采用一种基于Mamdani分离变量的模糊控制方法,从而大大减少了模糊控制规则数。仿真结果表明,该方法能使摆杆摆角控制精度较小,且小车位移能跟踪输入信号,成功控制了单级倒立摆系统。     

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．     

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。     

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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

多段决策的摹矩阵法及其在摆起控制中的应用

摹矩阵方法是解决多阶段决策寻优问题的一种极为简捷的方法。该方法在一定程度上可以替代动态规划法而更有效地解决许多最优控制问题。通过将倒立摆的摆起控制表示为一个求最短时间的多阶段决策问题,可以利用摹矩阵方法寻找单级倒立摆摆起控制的最优路径与最优决策。对一轨道长度受限的单级倒立摆的仿真与实时控制,证明该方法是有效的。     

模糊控制在倒立摆系统控制中的应用

针对人们熟知的倒立摆系统,提出了解决多变量强耦合系统的控制方法一首先明确控制对象的被控变量,分析得到系统的被控量优先顺序,先控制优先级别高的变量,然后再逐步控制优先级低的其它变量.本文正是基于这种方法对倒立摆的控制问题进行了研究.倒立摆的角度和位置是倒立摆的两个被控制量,分析知道角度比位置优先级高,所以应该先控制角度,然后再控制倒立摆的位置.仿真结果表明,对于多变量系统,模糊控制是很有效的.