基于遗传算法优化的双回路模糊控制倒立摆系统

通过遗传算法、模糊控制、PID的结合,对直线一级倒立摆的平衡控制问题进行了优化控制。首先用牛顿-欧拉法建立倒立摆的动力学模型,得出系统的传递函数和状态空间表达式,分析系统的稳定性和可控性。以此为基础,先设计了PID单回路和双回路控制器;然后用遗传算法优化PID参数;再用优化的参数设计双回路模糊PID控制器;并用MATLAB对系统进行了仿真。纵向和横向控制方法的对比分析表明:该方案控制效果最好,能同时控制角度和位移;其参数可在最优PID初值的基础上在线修改,实现最佳调整,使对象具有良好的静态和动态性能。     

旋转式倒立摆控制策略

基于旋转倒立摆模型,分别应用状态反馈、状态反馈 PID和状态反馈 Fuzzy等控制策略进行控制,通过仿真研究表明这些算法的可行性及有效性.     

基于倒立摆的综合性实验设计

倒立摆不仅仅是一种优秀的实验教学设备,也是进行控制理论研究的理想实验平台。其控制策略与杂技顶杆平衡的技巧有异曲同工之处,极富趣味性,可将许多抽象的控制理论概念直观地表现出来,学生可以在轻松、直观的实验中掌握所学的控制理论和算法。针对倒立摆实验系统设计一系列控制理论综合性实验,使学生在实验中不断地完善知识结构,提高实践能力,同时又给学生提供更多的选择空间,使其在专业上得到深度训练。     

倒立摆系统及其智能控制研究

倒立摆系统是绝对不稳定非线性系统的一个典型范例，如何对其进行有效的控制是控制界的一大热点。这里以各种智能控制理论为基础，对应用于倒立摆系统控制的智能控制方法进行综述，分析了各种方法的特点和联系，最后还就这一领域的研究方向进行了展望。     

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。     

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．     

基于模糊控制和PID控制的一阶倒立摆系统建模与仿真

对一阶倒立摆系统的平衡控制问题进行了控制策略研究.建立了系统数学模型,分别采用模糊控制和PID控制策略设计了控制器,并用Matlab/Simulink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两种控制策略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.     

倒立摆教学实验系统的二次开发

利用倒立摆实验装置开放式的软件平台,以非线性PID控制器为例,采用CMEXS函数的方法搭建了非线性PID控制器的Simulink实验模型,并移植到倒立摆实验装置的监控软件中直接使用,使控制系统得以快速成形。实时控制实验的成功表明了所开发实验的是可行、有效的,此开发具有一定的推广应用价值。     

基于PID算法的旋转倒立摆实验教学平台研究

开发了一套基于PID控制算法的实验教学平台,由电机、编码器的硬件架构及驱动电路、ARM内核片上系统、PID算法和上位机仿真软件等组成。平台能够仿真上位机算法并选择最佳运动状态的PID参数,片上系统产生控制信号驱动倒立摆的电机验证其结果,上位机实时显示相关参数及运动状态。经实践教学,学生在平台中通过独立完成对PID控制算法计算和查看倒立摆的运转。同时该平台能调动学生兴趣,提高实践动手能力,有助于深化理论教学,让实验不再是乏味无趣的一门课程。     

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SimMechanics的直线二级倒立摆仿真研究

倒立摆是一个非线性、高阶次和绝对不稳定系统,广泛用于测试各种控制算法。为了对直线二级倒立摆进行建模、控制和仿真,首先讨论了倒立摆数学模型并利用MATLAB中第二代SimMechanics工具箱进行三维建模。此外,实现了两种控制算法的稳定性控制并进行对比,针对比例积分微分(proportional integral derivative,PID)控制,提出采用主导极点配置方法进行参数整定,而模糊控制采用了基于线性二次型(linear quadratic regulator, LQR)融合的模糊控制器设计。结果表明,两种控制方法均取得较好的控制效果,且模糊控制在快速性、超调量及抗干扰能力上都比PID控制性能优越。     

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。     

倒立摆系统的Lagrange方程建模与模糊控制

针对多变量、非线性和强耦合性的倒立摆系统,采用分析力学中的Lagrange方程来建立其动力学方程,并提出一种基于模糊组合变量的控制方法·研究结果表明,利用分析动力学方法来建立倒立摆系统的数学模型可以大大降低建模的复杂性,仿真研究和实际物理系统的实验结果证明了所提出控制方法的有效性     

一种简易的倒立摆控制实验系统

利用旧式针式打印机的横向走行结构，作为倒立摆的基本机械结构，设计并制作一种简单可行的低成本倒立摆实验系统。在此基础上，对其控制电机和主控电路加以重新设计，并设计控制算法，使之能够实现对倒立摆的控制。经实验验证收到了一定的控制效果。本系统可应用于演示倒立摆控制，或验证控制算法。     

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。     

基于最优控制的倒立摆系统

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,然后运用线性二次型最优控制策略设计控制器,并进行了仿真研究,最后在实际设备上完成了实时控制实验.仿真和实验结果表明,控制系统具有优良的品质和特性,不仅动态性能和稳态性能好,鲁棒性也很强.     

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.