二级倒立摆系统的模糊控制

倒立摆系统作为一种典型的实验装置,它具有高阶次、非线性、不稳定、多变量、强耦合等特点,可以很好的验证控制理论,并且与工程中的控制对象具有类似的结构。文中采用模糊控制研究二级倒立摆系统的实时控制问题,设计模糊控制器控制倒立摆系统的稳定。实践证明,模糊控制方法控制二级倒立摆系统的稳定是可行的。     

模糊控制在二级倒立摆系统中的应用

针对倒立摆系统的非线性、不稳定的控制问题,推导了二级倒立摆系统的数学模型和状态空间表达式,对倒立摆系统在平衡点附近进行了可控性分析,提出了一种基于模糊控制器进行控制的方法,建立了相应的控制规则。实验结果表明,该系统具有鲁棒性、稳定性好的特点。     

倒立摆系统的状态空间极点配置控制设计

为实现多输人多输出、高度非线性、不稳定的倒立摆系统平衡稳定控制,将倒立摆系统的非线性模型进行近似线性化处理,获得系统在平衡点附近的线性化模型.利用牛顿一欧拉方法建立直线型一级倒立摆系统的数学模型.在分析的基础上,基于状态反馈控制中极点配置法对直线型一级倒立摆系统设计控制器.由MAT-LAB仿真及对实际系统的调试验证,表明采用的控制策略是有效的,设计的控制器对直线型一级倒立摆系统的平衡稳定控制效果好,提高了系统的抗干扰能力.     

倒立摆系统的智能控制算法研究

倒立摆系统是一种典型的控制系统模型,能够将实际与理论相结合,可以开发出新的控制算法来应用在系统模型之上。采用模糊控制算法研究二级倒立摆系统的控制问题,设计模糊控制器控制倒立摆系统的稳定。实践证明,模糊控制算法对二级倒立摆系统是可行的。     

倒立摆模糊控制器研究

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,作为一个典型的控制对象,一直受到不少专家学者的关注与研究。通过推导和分析倒立摆的数学模型,主要讨论了模糊控制器的设计与仿真。仿真结果表明,模糊控制器能对倒立摆进行很好的控制。     

模糊控制在倒立摆控制系统中的应用

提出了一种利用模糊控制器进行倒立摆控制的方法，建立了倒立摆的数学模型，并进行了计算机仿真，仿真结果表明，该方案可以得到较为满意的结果。     

旋转倒立摆虚拟仿真模型构建与验证

为了解决旋转倒立摆在理论建模与工程应用之间存在偏差的问题,提出一种基于Matlab虚拟仿真与试验数据相结合的建模方法,并使用实物验证模型建立的有效性。通过Solidworks与Matlab连接得到倒立摆刚体模型,在SimMechan-ics内添加机电部分,线性化得到系统在不稳定平衡点的理想模型。在实物试验基础上辨识系统参数,得到仿真模型。在模型基础上研究了倒立摆的起摆与稳摆算法。试验结果表明,虚拟仿真模型可以直观显示与记录系统变量变化情况,与实物结构对比,整体响应与实际倒立摆差距很小。     

二级倒立摆的模糊控制研究

倒立摆系统是多变量、非线性、强耦合的控制系统.采用模糊控制理论研究二级倒立摆控制问题.运用最优控制方法设计融合函数以降低模糊控制器的维数,减少模糊控制规则数,进而提高模糊控制器的性能品质.理论和实验都表明该模糊控制算法是有效,可行的.     

倒立摆系统的鲁棒H_∞加权混合控制

为了建立控制理论教学及开展各种控制实验的理想实验平台,研究了存在结构参数不确定性和具有干扰信号的倒立摆系统。首先将该系统分解为摆杆控制系统和小车控制系统。摆杆控制系统采用T S模糊模型来描述,利用系统的不确定性把系统表示成不确定系统的形式,采用鲁棒H_∞控制策略及LMI优化算法解算出反馈值,并设计出全局渐进稳定的模糊模型;小车控制系统则采用对位置误差和小车速度进行模糊化计算的方法,再利用模糊控制器进行处理计算,并最终得出控制量。最后再对两个系统进行加权混合控制。对倒立摆系统进行外加干扰信号、给定平移指令以及参数摄动等实验时,系统均可以在0.4 s的时间内取得良好的控制效果。实验结果表明:提出的加权控制方法具有较强的鲁棒稳定性和良好的抗干扰性能,验证了该方法的有效性。     

单级倒立摆LQR控制仿真

倒立摆是不稳定，非线性，强耦合系统，本文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。     

两轮移动倒立摆的开关切换模糊极点配置控制器设计

为了更好地控制两轮移动式倒立摆,文章以两轮移动式倒立摆动力学数学模型为基础,设计了一种开关切换模糊极点配置控制器,利用该控制器对系统进行控制。通过一个选择型开关把模糊控制和状态反馈的极点配置控制有机的统一起来构成了开关切换模糊极点配置控制器。在Simulink中,对设计的开关切换模糊极点配置控制器进行了仿真,实现了两轮移动式倒立摆的平衡、匀速前进、匀速转弯。仿真结果说明了开关切换模糊极点配置控制器对两轮移动式倒立摆起到一定的抗干扰和理想的控制作用。     

单级倒立摆的两种控制方法的仿真研究

针对多变量、非线性、强耦合性的倒立摆系统，运用牛顿动力学方法建立其动力学方程，并进行线性化处理．得到状态空间模型。然后对该模型分别进行LQR控制和模糊控制，并在MATLAB环境下进行仿真，其对比结果对该方向的研究具有理论指导意义。     

基于模糊空间非标准划分的模糊神经控制

提出一种基于模糊空间非标准划分的模糊神经控制方法。该方法克服了基于模糊空间标准划分 (网格状划分 )的模糊子空间急剧增加(指数增长 )的弊病 ,减少了计算负担。并通过对倒立摆控制的仿真研究说明了所提方法的有效性     

二级倒立摆的自适应神经网络控制

倒立摆系统是一种典型的非线性、多变量、不稳定系统,目前,对于这种复杂对象的控制问题在控制领域具有十分重要的研究价值。针对此种非线性系统的控制问题,提出一种智能控制方法来解决这个问题。通过应用神经网络控制和模糊控制相结合的方式,集合二者的优点,提出一种将BP算法与最小二乘算法相结合的算法,对Takagi-Sugeno模糊推理系统中的参数进行优化修正,设计一种自适应神经网络的模糊推理系统来控制倒立摆,实验结果证明该理论是准确可行的,与LQR实时控制相比响应速度快、精度高。     

LQR在单级倒立摆系统中的应用

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。针对多变量、非线性、强耦合性的倒立摆系统,运用牛顿动力学方法建立其动力学方程,并进行线性化处理,得到状态空间模型。然后对该模型分别进行LQR控制,在MATLAB环境下进行仿真。实验结果表明,二次型最优控制具有良好的响应性能和算法简单等特点,在实际应用中具有重要意义。     

基于基因算法的模糊控制研究

本文提出一种基于基因算法优化的自学习模糊控制器的设计.研究基因算法理论对模糊控制参数的全局寻优.出于对硬件实现的考虑,集中讨论了控制规则后件的产生及对规则库的动态学习,并采用对传统基因算法进行变化后的计算方法.使用Matlab中的仿真工具Simulink,对倒立摆典型非线性系统进行了在线模拟,证实了所提出的控制算法的有效性和适用性,为进一步的硬件芯片实现的可行性提供了有价值的理论基础.     

基于间接模糊自适应控制的倒立摆系统设计

自适应模糊控制系统对参数变化和环境变化不敏感,能用于非线性和多变量复杂对象,不仅收敛速度快,鲁棒性好,而且可以在运行中不断修正自己的控制规则来改善控制性能,因而受到广泛重视。提出一种间接模糊自适应控制的方法,并将其成功应用于倒立摆系统中,根据Matlab模糊逻辑工具箱仿真得出理想的结果。