基于混合算法的二级倒立摆LQR最优控制器设计

针对遗传算法寻优的速度和精度的不足,提出采用混合算法寻优的策略。以GIP-200型二级倒立摆为控制对象进行仿真,仿真结果表明基于混合算法的最优控制器能使系统调节时间更短、精度更高,对二级倒立摆的控制效果更为理想。     

基于LQR的直线一阶单倒立摆最优控制器的设计

对已有的LQR最优控制中系统的动态响应与加权矩阵Q和R之间遵循的基本规律进行分析,并根据这一基本规律对给定的直线一阶单倒立摆采用线性二次型最优控制的方法设计控制器。仿真结果表明,基于LQR的最优控制系统对直线一阶单倒立摆具有很好的控制效果。     

二级倒立摆的半物理仿真模型研究与实现

本文在MATLAB环境下建立了二级倒立摆的半物理实时仿真模型，并应用线性二次型最优控制策略．设计了一个二级倒立摆LQR控制器。在实验中，运行该半实物仿真模型，成功的使倒立摆稳定地平衡在“倒立”状态。     

基于PSO的二级倒立摆LQR最优控制器设计

根据微粒群算法的随机性、快速性、易于实现性等优点,针对LQR在二级倒立摆最优控制设计过程中对加权矩阵Q、R选择的盲目性,研究了基于PSO的LQR最优控制器的设计方法,该方法利用PSO算法的启发式全局优化特点对Q、R阵进行寻优,然后得到状态反馈控制律K。并设计了基于该方法的二级倒立摆的最优控制器,通过和基于遗传算法的LQR最优控制器比较,仿真结果表明：该方法所设计的最优控制器能使系统的响应时间更快,超调量更小,对二级倒立摆的控制效果更理想。     

Simulink环境下二级倒立摆的实时控制

在Matlab环境下进行控制系统的设计、分析与综合已是很方便的事,但对系统的计算机实时控制往往都是在DOS或WindoW环境下编制特定的控制程度.本研究在Matlab环境下,避开采用复杂的操作系统实时内核,仅通过运用一系列S-Function,开发出了Simulink中的倒立摆实时控制工具包,扩充了Simulink模块库;提出了Simulik环境下的实时控制模型,利用倒立摆工具包和实时控制模型实现了二级倒立摆的实时控制,并在实际实验中取得了满意的控制效果.     

基于留优遗传算法的倒立摆最优LQR控制

被控系统稳定性与LQR控制器权重矩阵Q和R的选择有关。针对选择适当的Q和R使系统在约束条件下达到稳定性最优的问题,提出了一种通过留优遗传算法实现二级倒立摆系统LQR控制器参数寻优的新方法。以被控系统的动能积分为性能指标来实现寻优,以能量为寻优性能指标,可使二级倒立摆系统各部分的稳定性以统一的量纲表示。可依据倒立摆系统的耦合性,从总体的角度考虑系统的稳定性。仿真的结果表明了该方法的有效性。     

基于留优遗传算法的倒立摆最优LQR控制

被控系统稳定性与LQR控制器权重矩阵Q和R的选择有关.针对选择适当的Q和R使系统在约束条件下达到稳定性最优的问题,提出了一种通过留优遗传算法实现二级倒立摆系统LQR控制器参数寻优的新方法.以被控系统的动能积分为性能指标来实现寻优,以能量为寻优性能指标,可使二级倒立摆系统各部分的稳定性以统一的量纲表示.可依据倒立摆系统的耦合性,从总体的角度考虑系统的稳定性.仿真的结果表明了该方法的有效性.     

基于LQR的平面二级倒立摆控制策略研究

本文对平面二级倒立摆运用分析动力学方法建立其数学模型,以LQR理论设计了平面倒立摆的最优控制器,在此基础上运用变量融合技术设计了参数自调整双模糊控制器,从而降低模糊控制器的输入变量维数,大大减少模糊控制的规则数,并研究了量化因子对控制效果的影响.应用所设计两种控制器进行系统仿真与实时控制实验,其结果证明两种控制器都能保证良好的控制精度,响应速度快,有良好的稳定性和鲁棒性。     

基于性能协调的平面二级倒立摆控制

针对平面二级倒立摆系统具有的多变量、非线性、强耦合、稳定控制实时性和快速性要求高的特点,设计了利用协调因子优化控制效果的改进型LQR控制器.运用分析动力学方法对倒立摆建立数学模型,以LQR理论设计了平面倒立摆的最优控制器,在此基础上加入性能协调因子,它能根据状态变量的变化实时调整控制作用的大小,进而对LQR输出的预控制...     

二级倒立摆控制器设计及稳定性研究

在二级倒立摆控制器优化设计的研究中,由于二级倒立摆系统是一种复杂多变量、强耦合的不稳定系统,较难达到稳定平衡状态,首先要建立模型,之后才能够进行系统仿真与实际控制实验.由于系统对控制器性能要求较高,因此选用遗传算法训练的小波神经网络控制器,并针对遗传算法仍然存在的收敛速度慢,泛化性能差,可能陷入“早熟”等许多问题,对算法加以改进.将采用罚函数为基础的小生境技术引进到遗传算法中;并根据个体适应度来改进交叉概率.在仿真与实物控制实验中,控制器能够实现二级倒立摆系统的稳定控制,且抗干扰能力、系统平衡恢复速度优良,验证了设计的二级倒立摆控制器的有效性.     

基于最优权值的二级倒立摆模糊控制器

提出利用最优反馈矩阵来加权模糊控制器的输入变量,并且通过对系统状态的综合处理,减少了模糊控制器的输入变量,降低了控制器的设计难度。仿真结果表明,这种控制器不但结构简单,而且具有很好的控制效果。     

平面两级倒立摆的分析、控制器设计与实现

对基于XY平台的平面两级倒立摆进行了运动学和动力学分析,由于系统具有很强的非线性以及耦合等特性,需要在其平衡点附近线性化,以得到系统的近似线性状态方程。然后分析了系统的可控性,并根据状态方程采用线性二次最优控制LQR方法设计控制器。仿真结果说明,倒立摆系统可以得到很好的稳定效果。最后进行了多次实验,倒立摆都可以稳定很长时间,而且可以施加一定的干扰,具有较好的鲁棒性。实验结果说明,此方法是有效可行的。     

直线柔性连接两级倒立摆控制器设计

倒立摆系统是一个复杂的、非线性的、不稳定的高阶系统。倒立摆的控制一直是控制理论及应用的典型课题。分析了如何利用拉格朗日方程对直线柔性连接两级倒立摆系统建模,采用LQR法设计最优控制器,进行了具体架构以及阐述了此系统设计的控制器在实际物理系统中的实现问题。所设计的控制器对此倒立摆系统成功实施了控制,既证明了系统建模的正确性,也是倒立摆控制中的一项重大突破。相关研究成果将在航天科技及机器人学等领域发挥重要作用．     

二级倒立摆的二次型最优控制研究

倒立摆系统以其自身的不稳定性而难以控制,也因此成为自动控制实验中验证控制策略优劣的极好的实验装置。针对二级倒立摆系统的平衡控制问题,对其进行数学建模,应用二次型最优控制理论设计了控制器。仿真结果表明,二次型最优控制对于典型非线性自不稳定系统有着很好的控制能力。     

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.     

多种群遗传算法的倒立摆LQR控制器设计

针对传统遗传算法在设计倒立摆LQR控制器时,算法会因个别超常个体或群体较快趋于单一化而导致不能得到满意控制参数的问题,利用Sheffield遗传工具箱,设计了多种群遗传算法。算法的开始引入了多个种群同时进行优化搜索,不同的种群采用不同的交叉概率和变异概率,种群之间采用移民算子建立联系,各种群产生的最优个体通过精华种群实现留优。在Simulink环境下建立模型并计算性能指标,Simulink环境下的输出值作为多种群遗传算法的目标函数值。仿真结果表明,在存在建模误差的情况下,本算法稳定性好、遗传代数小,有效地避免了早熟,更为适合复杂问题的优化。     

基于LQR最优调节器的倒立摆控制系统

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。本文研究分析了单节倒立摆控制系统的数学模型，介绍了线性二次型最优调节器(LQR)的基本原理，并用该方法实现对单节倒立摆的最优控制，MATLAB仿真结果和实验结果表明了该方法的有效性。     

直线一级倒立摆的视觉伺服控制

把视觉引入倒立摆的控制中,建立了视觉伺服的倒立摆系统.利用针孔摄像机的成像几何模型建立与图像坐标有关的状态空间方程,采用基于图像的视觉伺服控制方法,对摆杆在像平面上的位置进行实时控制.在Matlab环境下用LQR(Linear Quadratic Regulator)和极点配置法进行仿真,对比仿真结果.验证了系统方程推导的正确性,以及控制算法的有效性.     

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。