带有时变计算时延的倒立摆视觉实时控制研究

针对倒立摆视觉实时控制系统中,通过每帧图像处理检测小车位移和摆杆偏角带来的时变图像处理计算时间,直接影响控制系统采样周期和系统性能的问题,不同于目前不考虑图像处理计算时间或将其视为定时滞进行倒立摆视觉实时控制的研究方法,本文首先构建了倒立摆视觉伺服控制实验平台,考虑倒立摆的小车与摆杆特征,提出了小车位移和摆杆偏角的实时计算方法;然后统计分析了图像处理计算时间的特性并设计了视觉传感事件触发采样策略,进一步刻画了时变时延与计算时间的直接关系,进而建立了带有时变计算时延的倒立摆视觉控制系统闭环模型,证明了系统稳定性并建立了反映图像处理计算时间与系统稳定性之间的关系.最后,仿真和实时控制实验验证了所提方法的可行性和有效性.     

基于Lyapunov能量函数的倒立摆稳定控制

倒立摆是一种复杂的非线性控制系统.通过对其进行控制能够检验控制器的鲁棒性.基于一个能量形式的Lyapunov函数设计了倒立摆稳定控制器使得摆趋于上平衡位置,并且使得小车位移和角度都收敛于零.该控制策略基于系统的总能量,利用其耗散特性设计了Lyapunov函数,并证明了控制系统的稳定性.理论分析及仿真试验表明该控制器对于倒立摆控制具有很强的鲁棒性.     

一类小车倒立摆的起摆稳摆时滞控制研究

主动控制中不可避免地存在时滞现象.本文研究了一级小车倒立摆由起摆到稳摆的时滞切换控制,包括非线性时滞起摆控制和线性时滞串级PD控制两种控制方法.为分析时滞对系统瞬态时域性能的影响,本文使用含时滞的线性表达式对特定运动时刻的Lyapunov函数导数进行近似,得到了时滞影响系统能量输入的简单判别式,发现时滞可优化非线性起摆控制阶段的能量输入.同时,使用定积分法分析了稳摆阶段的稳定性,得到了时滞的稳定性区间.针对本文所研究的小车倒立摆系统,综合起摆阶段和稳摆阶段的时滞取值范围,以引入适当的时滞,可以同时实现优化瞬态时域特性和稳定性的效果.     

平面二级倒立摆自适应滑模控制器设计

研究平面二级倒立摆系统稳定性和速度特性优化问题,由于倒立摆系统的外界扰动的不确定性,建立平面二级倒立摆的数学模型,应用变结构控制理论(SMC)和模糊逻辑系统设计了自适应滑模控制器,把趋近律和切换控制的模糊化相结合,采用模糊系统调整趋近速率的大小,在加快趋近速度的同时用模糊逼近切换控制,为减少控制量的抖振和优化控制系统,同时倒立摆控制具有了滑模控制对外界扰动和参数摄动的不变性。进行仿真的结果验证了控制器的稳定性,表明控制器系统能保证在不同的运行条件下具有快速性和鲁棒性。     

一级倒立摆系统的鲁棒方差控制

倒立摆是一种典型的非线性、多变量、不稳定的不确定性系统。在存在不确定建模误差和外界干扰的情况下,该文提出了一种鲁棒方差控制器的设计方法,不仅使得控制系统具有一定的协方差来保证其稳定性,而且使得控制系统可以有效抑制外界干扰对其产生的影响。实验和仿真结果表明,在存在不确定性的情况下,一级倒立摆系统在鲁棒方差控制的情况下比传统的LQ控制具有更好动态性和稳定性。     

旋转二级倒立摆的二次型最优控制研究

针对多变量、非线性和强耦合的旋转二级倒立摆系统,采用分析力学理论分析旋转二级倒立摆系统的结构,建立了旋转二级倒立摆系统的数学模型状态空间方程,分析了系统的稳定性和可控性.将系统的状态空间方程在平衡点附近进行线性化处理,分别采用线性二次型最优控制策略LQR及LQY方法对旋转二级倒立摆系统进行控制系统设计,并借助Matlab平台进行了仿真实验研究.对控制结果进行了详细分析研究,对于实现其他不稳定系统的控制,有着一定的借鉴价值.     

单级倒立摆建模及其控制方法设计

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。单级倒立摆数学模型的建立对研究其稳定性具有指导作用。用拉格朗日功能平衡法建立了倒立摆的刚体动力学方程,采用了LQR法对其进行了控制设计,并且进行了MATLAB仿真,结果表明此方法均可以成功控制倒立摆,使其稳定并具有良好的鲁棒性。     

一级倒立摆状态反馈控制系统设计

倒立摆控制系统是一个复杂的、不稳定的、非线性系统,对倒立摆系统的研究能有效的反映控制中的许多典型问题。对一级直线型倒立摆,首先运用牛顿运动定律建立倒立摆系统的运动方程,进而求出系统的状态空间表达式,建立数学模型。其次运用状态反馈极点配置法,以小车的位移、速度,摆杆与竖直向上的偏角、摆角变化速度作为四个状态变量,由给定的控制要求求出状态反馈增益矩阵,将极点配置在控制要求的位置。另外考虑到系统的某些状态如小车速度和摆杆角速度不容易直接测量等,本文分别基于小车和摆杆子系统设计了两个全维观测器,分别对状态量进行了重构并给出了仿真结果分析。     

旋转二级倒立摆的控制系统设计与仿真

小车倒立摆系统是一个典型的多变量、非线性、强耦合和快速运动的自然不稳定系统,其控制问题被公认为控制理论的一个典型问题,是控制理论研究的典型实验平台.旋转二级倒立摆是一种新型的倒立摆装置,与同级的直线轨道倒立摆相比,结构简单紧凑,但模型更复杂和不稳定,对控制算法提出更高的要求,增加了控制难度.该文基于动力学理论分析旋转二级倒立摆系统的结构,建立了旋转二级倒立摆系统的数学模型状态空间方程,分析了系统的稳定性和可控性.采用二次型最优控制策略对旋转二级倒立摆系统进行控制系统设计,并借助Matlab平台进行了仿真实验.实验结果证明了其控制有效性,该控制结果与其它控制方法相比,有较优的稳态特性和快速性,系统处在较大的非平衡初始状态,旋转二级摆杆也能稳定地控制在倒立平衡位置附近.因此可以进一步扩展到多级旋转倒立摆的控制,对于实现其它不稳定系统的控制,也有着一定的借鉴价值.     

基于研华数据采集卡PCI-1710-B的倒立摆控制系统研究

倒立摆控制系统是一个典型的高阶次、不稳定、多变量、非线性和强藕合控制系统.本文研究对象是基于研华公司数据采集卡PCI-1710-B的倒立摆控制系统.通过对一级倒立摆系统控制原理分析、数学建模分析、状态反馈设计、MATLAB仿真,然后在搭建的实验平台上用LQR方法编程实现对其最优控制.MATLAB仿真结果良好,软件部分采用VB开发,实现了对系统的‘倒立'控制和相关实时参数的显示.     

有限时间二次型数值算法研究及其应用

为了实际需要和学术发展的要求,研究了以倒立摆为控制对象,通过闭环网络形成的反馈控制系统的随机传输时延的最优控制问题。在求解有限时间最优控制律过程中,通过矩阵Raccati方程的离散变换,利用Matlab中计算无限时间二次型最优控制器的LQR函数,从而求出有限时间LQR问题的数值解。通过仿真结果证明,研究的方法能够使倒立摆系统最终稳定,从而说明提出的算法对于求解有限时间LQR问题是有效的。     

Nearly optimal neural network stabilization of bipedal standing using genetic algorithm

In this work, stability control of bipedal standing is investigated. The biped is simplified as an inverted pendulum with a foot-link. The controller consists of a general regression neural network (GRNN) feedback control, which stabilizes the inverted pendulum in a region around the upright position, and a PID feedback control, which keeps the pendulum at the upright position. The GRNN controller is also designed to minimize an energy-related cost function while satisfying the constraints between the foot-link and the ground. The optimization has been carried out using the genetic algorithm (GA) and the GRNN is directly trained during optimization iteration process to provide the closed loop feedback optimal controller. The stability of the controlled system is analyzed using the concept of Lyapunov exponents, and a stability region is determined. Simulation results show that the controller can keep the inverted pendulum at the upright position while nearly minimizing an energy-related cost function and keeping the foot-link stationary on the ground. The work contributes to bipedal balancing control, which is important to the development of bipedal robots.     

二级倒立摆状态反馈控制器设计优化方法

设计了一种二级倒立摆的状态反馈控制器。研究了一种基于单纯形算法的参数优化方法。首先给出了二级倒立摆系统模型并分析了系统特性,设计了状态反馈控制器,提出基于ITAE(Integrated Time&Absolute Error)性能指标应用单纯形优化方法对状态反馈控制参数进行优化设计,以快速准确地得到状态反馈阵,并利用固高GLIP2002型直线倒立摆系统进行仿真分析和二级倒立摆系统控制实验,实现了二级倒立摆优化控制。提出的一种如何寻找使系统稳定且具有较好性能的状态反馈控制参数这一控制领域重要问题的解决方法,避免了极点配置法手动试凑方法调试参数困难的问题,对非线性、强耦合运动体的控制具有理论意义和应用价值。     

二级直线倒立摆系统的实物控制

针对二级直线倒立摆系统,采用拉格朗日方程法建立其理论模型,分别使用线性二次最优控制（Linear Quadratic Regulator,LQR）及基于趋近律的滑模控制（Sliding Mode Control,SMC）算法来实现干扰存在情况下倒立摆的平衡控制。对于LQR算法,研究了矩阵[Q]和矩阵[R]与反馈控制矩阵[K]的定性关系,并经过反复多次实验,不断试凑,得到一组良好的控制参数,实现了倒立摆的稳定控制。SMC算法采用基于指数趋近律的控制方法进行了滑模变结构控制器的设计,并利用边界层法来进一步削弱抖振。最后通过仿真及实验,实现了倒立摆的实物平衡控制。     

网络诱导延迟的量子化和增广对象向量方法

对于网络控制系统中一般的动态输出反馈控制问题,应用延迟量子化和增广对象向量方法建立离散时间Markov跳变系统模型,并给出稳定化控制器的设计算法和倒立摆上的仿真计算.由于应用延迟量子化方法,所建立的模型和给出的设计方法也能用于求解具有常分布律的随机延迟的动态输出反馈控制问题.     

双轮共轴移动式倒立摆动力学建模与状态反馈控制

应用第一类拉格朗日方法对系统进行力学分析,建立了以电机转矩为输入且轮在轴向无滑移的非完整约束下系统的数学模型.双轮共轴移动式倒立摆的运动控制目标是移动式倒立摆在二维平面内按指定的方向和速度运动,同时保持摆杆平衡.利用状态反馈,构造闭环系统的状态方程,通过极点配置求得控制量.仿真结果验证了系统状态方程的正确性和控制方法的合理性.     

无限时间长时延网络控制系统的随机最优控制

考虑二次性能指标下线性网络控制系统的随机最优控制问题,建立了控制器为事件驱动时长时延线性网络控制系统的数学模型,证明了在无限时间情况下离散随机黎卡提代数方程解的存在性,设计出无限时间情况下线性网络控制系统的随机最优控制器,得到相应的最优性能指标的表达形式,并证明了相应的随机最优控制器可使网络控制系统均方指数稳定.最后以网络控制下的倒立摆为对象进行仿真研究,仿真结果表明该方法的正确性和有效性.     

拟人智能控制及鲁棒LQ控制在倒立摆基准问题中的应用

分别应用拟人智能控制策略解决倒立摆标称系统的控制和鲁棒LQ方法解决其鲁棒控制问题.拟人智能控制模仿人解决问题的归约思路,从物理角度出发分析被控系统并设计定性控制律.利用遗传算法良好的全局搜索收敛特点,对定性控制律中的参数进行优化搜索.当模型只存在结构化型不确定性且不确定性有界时,可通过求解一个Riccati方程来设计鲁棒LQ控制器.仿真结果表明给定的控制指标均得到满足,且控制律算法简单,实现比较方便.