二级倒立摆系统数学模型的建立及意义

从刚体运动学角度分析了二级倒立摆系统的运动,并利用有关动力学基础和拉格朗日方程,运用状态空间法对二级倒立摆系统进行数学模型的建立．二级倒立摆系统数学模型的建立对倒立摆和其它类似非线性系统稳定性的研究具有理论指导作用．     

直线柔性连接两级倒立摆建模与自由运动仿真

目的 建立具有柔性连接的倒立摆力学模型,并进行倒立摆自由摆动过程的仿真分析,为给出有效的精确控制方法提供条件.方法 以直线柔性连接二级倒立摆系统为研究对象,应用动力学原理,推导直线柔性连接二级倒立摆系统的微分方程,结合Runge-Kutta数值积分法对非线性微分方程求解,编制具有一定初始条件的倒立摆各构件运动过程的计算程序.结果 获得较为准确的倒立摆力学模型,并通过自由摆动过程的求解表明其有效性.结论 为进一步良好的摆起和平衡控制打下基础.     

二级倒立摆最优控制实验

二级倒立摆是检验各种控制理论的理想模型.本文给出了二级倒立摆的两种最优控制方法,分别是线性二次状态控制器（LQR）和线性二次输出控制器（LQY）.通过仿真实验,分别得出LQR和LQY两种方法下的响应曲线,可以发现两种方法都能够使得二级倒立摆系统稳定,且将两种方法进行了对比,发现其控制效果相当.     

模糊控制在二级倒立摆系统中的应用

为了深入研究二级倒立摆的稳定问题,本文提出了融合函数的概念,它是融合信息的一种有效手段,减少了模糊控制器的输入维数,从而使模糊规则总数明显下降.由于模糊规则比较容易建立,这样大大简化了模糊控制器关于多变量系统的的设计,再将控制器应用到二级倒立摆进行稳定实验验证,实验结果表明,此方法不仅在4s内使倒立摆达到稳定,同时具有很强的自适应能力,鲁棒性以及良好的动态特性,而且简单易行.     

二级倒立摆控制系统分析

文章给出了二级倒立摆系统的硬件组成,分析了二级倒立摆的系统结构、数学模型．分析了系统的可控性、可观测性,给出了控制算法．在实践中,证明该方法可行,成功地立起二级倒立摆     

一种改进的二级倒立摆LQR控制器参数优化方法

在LQR控制器设计原理的基础上,利用改进粒子群算法对控制器参数矩阵k进行优化,使之在对倒立摆实现稳摆控制的同时减小小车的位移误差积分。仿真实验证明:改进粒子群算法优化后的LQR控制器达到了对二级倒立摆稳摆控制的目的,减小了小车的位移误差积分。     

二级倒立摆计算机控制

提出的二级倒立摆计算机控制系统是以江苏溧阳电子电器设备厂生产的二级倒立摆为对象,以CJ-801单板机为数字控制器组成的.选用线性二次型性能指标,采用连续化设计方法,不存在离散化的问题,因此设计简便.以数字微分代替观测器使系统结构简化,节省内存,大大缩短了控制程序计算时间.A/D和D/A通道仅用8片集成电路组成,造价低,安装调试方便.经实验表明动态响应令人满意,设计成功.     

二级倒立摆新型模糊控制策略的研究

阐述了二级倒立摆的一种新型模糊控制策略——分层模糊控制方法．该方法将二级倒立摆的多个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：分层模糊控制的模糊规则少、收敛速度快、控制效果好，具有较强的实用性。     

线性二次型最优控制在倒立摆系统中的应用

在倒立摆系统数学模型的基础上,对系统进行了性能分析.并基于LQR对倒立摆进行了最优控制器的设计,并将其运用到倒立摆的实际控制中,实时控制效果良好.同时还对LQR中加权矩阵Q和R进行了实验研究与分析,找出了倒立摆系统的动态响应与Q和R阵之间遵循的基本规律,实验结果证明了该结论的正确性和实用性.     

基于粒度计算的二级倒立摆模糊控制策略

二级倒立摆系统是一个多变量、非线性、不稳定的快速系统,在对其进行传统的模糊控制时,由于多变量输入而容易造成"规则爆炸".为解决这一问题,提出了基于粒度计算的二级倒立摆模糊控制策略.根据粒度空间结构,将误差相空间划分为不同的粒元,从而构成粗粒度层和细粒度层,在不同的粒度层设计不同的控制策略,即在粗粒度层次上采用模糊控制实现系统的鲁棒性;在细粒度层次上采用PID(Proportion-Integral-Derivative)控制对系统进行进一步微调,逐步求精,最终获得理想的控制性能.实验证明,该控制策略不仅可以解决模糊控制规则呈指数爆炸的问题,而且还可以兼顾倒立摆系统的快速性和准确性指标.     

Variable universe adaptive fuzzy control on the quadruple inverted pendulum

This paper focuses on the control problem of the quadruple inverted pendulum by variable universe adaptive fuzzy control. First, the mathematical model on the quadruple inverted pendulum is described and its controllability is versified. Then, an efficient controller on the quadruple inverted pendulum is designed by using variable universe adaptive fuzzy control theory. Finally the simulation of the quadruple inverted pendulum is shown in detail. Besides, the experimental results on the hardware systems, i.e. real object systems, on a single inverted pendulum, a double inverted pendulum and a triple inverted pendulum are briefly introduced.     

基于RBF神经网络二级倒立摆系统的PID控制

针对二级倒立摆系统,提出一种基于RBF神经网络的PID控制方法。该方法采用RBF神经网络对PID控制器的参数进行优化修正,从而使控制器处于最优状态,实现二级倒立摆的稳定控制。仿真结果表明,该方法的控制精度较高,响应迅速,超调量较小。对于多变量、非线性、不稳定的快速系统,具有较好的控制效果。     

基于RBF神经网络二级倒立摆系统的PID控制

针对二级倒立摆系统,提出一种基于RBF神经网络的PID控制方法。该方法采用RBF神经网络对 PID控制器的参数进行优化修正,从而使控制器处于最优状态,实现二级倒立摆的稳定控制。仿真结果表明,该方法 的控制精度较高,响应迅速,超调量较小。对于多变量、非线性、不稳定的快速系统,具有较好的控制效果。     

一种基于融合函数的二级倒立摆模糊控制器设计

采用模糊控制理论研究二级倒立摆控制问题。设计融合函数以降低模糊控制器输入变量维数,引入一种与系统动态性能密切相关的性能指标,提出应用混沌优化算法优化加权矩阵来提高控制系统的性能。本方案在实物二级倒立摆上进行了实验,结果证明该设计方法有效。     

基于粒子群算法的倒立摆智能控制系统研究

为了控制倒立摆保持稳定状态,选取直线一级倒立摆为研究控制对象,建立直线一级倒立摆数学模型,将粒子群算法(PSO)实际应用到直线一级倒立摆智能控制系统的关键参数优化,仿真验证PSO算法优化直线一级倒立摆的动态稳定性。仿真结果表明,基于粒子群算法对直线一级倒立摆的优化控制具有更快的收敛性和更优的稳定性。     

力矩受限圆轨二级倒立摆系统非线性摆起过程控制

目的研究了力矩受限时圆轨二级倒立摆摆起控制量确定的最优化算法，实现圆轨二级倒立摆非线性系统摆起过程有效控制．方法对于设定的摆起时间，进行时间分段．以每个时间段上控制量为设计变量，以与设计变量相关的终点约束条件为目标函数．将控制量受限条件构造在复杂嵌套的目标函数中，建立了摆起过程控制量计算的最优化方法．结果编制出力矩受限时圆轨二级倒立摆摆起的开环控制量程序与控制量确定．采用计算出控制量实现了摆起过程仿真控制，并成功地实现了圆轨二级倒立摆摆起的实物摆起控制．结论通过力矩受限时倒立摆摆起控制量分析与实物摆起控制实现，表明所提出方法有效性和可行性，为复杂强非线性系统的过程控制提出依据．     

模糊趋近律滑模变结构的二级倒立摆系统控制仿真

运用一种模糊趋近律滑模控制策略,将模糊逻辑控制与趋近律相结合,推导设计出模糊趋近律的滑模变结构控制器,并对二级倒立摆系统进行了有效控制.仿真结果表明这种控制方法既保证了趋近运动的快速性,又保留了滑膜控制系统的鲁棒性,同时有效地抑制了系统抖振.