基于LQR算法的三级倒立摆控制系统的仿真研究

倒立摆是智能控制的理想实验对象.本文首先建立了直线三级倒立摆的非线性数学模型,然后在平衡点处对其线性化,再利用二次型最优控制理论,导出控制规律.本文以MATLAB为仿真工具,设计了一系列稳定摆动和加扰实验,通过分析三级摆仿真实验曲线,明确了加权矩阵Q中各权系数对倒立摆稳定影响的相对重要程度,由此来优化加权系数的选择.实验表明,这样选择参数后,系统显示出较好的鲁棒性及动态特性.     

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     

二级倒立摆的拟人智能控制

以二级倒立摆为被控对象,利用拟人智能控制方法设计了系统的非线性控制律。与传统的控制方法相比,拟人智能控制方法不受线性约束,从而对于复杂的非线性被控对象可以得到满意的控制结果。对二级倒立摆控制系统进行了数字仿真,仿真结果进一步验证了设计方案的有效性。     

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.     

基于LQR算法的倒立摆动态可视控制系统

针对倒立摆系统的非线性特点,利用LQR算法实现了对倒立摆系统的小车位置和摆杆角度的同时控制.为了生动直观地演示这一控制效果,提出了使用组态软件对倒立摆系统进行动态可视化处理的实现方案.仿真计算和组态设计结果表明,该方案不仅直观地证明了LQR算法在倒立摆系统中的应用价值,而且在实际教学过程中取得了良好的教学效果.     

基于Sugeno模型的倒立摆模糊控制及实验

为实现对倒立摆非线性不稳定系统的精确控制,利用Sugeno模糊模型将其处理成多个局部线性模型的模糊逼近,并设计了模糊控制器．通过Simulink对倒立摆系统建模仿真,控制效果分析比较．现场实验表明,该算法能够实现对单级倒立摆的稳定控制,具有结构简单、良好的稳定性和快速性等优点,对其他非线性不稳定系统的控制提供了一种有效的途径．     

从倒立摆装置的控制策略看控制理论的发展和应用

倒立摆系统是一个复杂的、非线性的、不稳定的高阶系统 倒立摆的稳定性控制是控制理论与应用的典型问题 本文从控制理论的发展过程出发 ,概述了经典控制理论、现代控制理论、人工智能控制理论以及拟人智能控制理论在倒立摆系统控制中的应用     

基于LMI三级倒立摆系统的H∞鲁棒控制

倒立摆系统为典型的快速、多变量、非线性、绝对不稳定系统,且存在不确定因素。针对三级倒立摆系统中所受摩擦的不确定性,采用LMI方法,设计了H∞鲁棒控制器,给出了控制器的求解方法。仿真实验证明,控制方法具有很好的鲁棒稳定性。     

智能控制理论在倒立摆控制系统中的应用

倒立摆系统是一个复杂的非线性系统。本文建立了倒立摆的一种非线性数学模型，在分析的基础上，为倒立摆系统设计了一种模糊控制方案。我们对一级倒立摆系统进行了控制，取得了较好的效果。     

三级倒立摆系统基于滑模的鲁棒控制

倒立摆系统被公认为自动控制理论中的一个典型的试验设备，利用了一种基于滑模的鲁棒控制方法对一个具有单控制输入的三级倒立摆系统进行闭环控制的综合设计及仿真研究，由于倒立摆系统结构的特殊性以及控制的复杂性，传统的状态反馈控制方法很难达到预期的控制效果，这种方法不但可以达到所期望的性能要求，同时使得倒立摆系统从初始时刻开始就运行在滑模面上，从而使系统具有较强的鲁棒性，仿真结果表明了该控制方法的有效性和可行性。     

多级倒立摆的进化线性控制策略及仿真研究

首先简要介绍并讨论倒立摆系统的研究意义、理论与应用研究概况,并重点综述了几种典型智能控制策略。随后针对具有复杂非线性、强耦合、快时变特征的多级倒立摆系统,提出了一种基于进化线性控制的满意控制方案。在综合控制性能指标函数加权ITAE导引下,应用作者提出的交叉概率、变异概率基于适应度函数非线性变化的自适应遗传寻优策略,寻求使系统整体性能达到满意的线性控制器参数;文中还给出了基于该算法的各种仿真实验,证明所提出的方案有令人满意的动稳态性能、抗干扰特性和鲁棒性。     

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．     

基于广义扩展线性化方法的单级倒立摆位移控制

针对单级倒立摆系统的位移控制问题,运用拉格朗日方程建立了单级倒立摆系统的动力学模型,并对该非线性的动力学模型进行了广义的扩展线性化处理.利用MATLAB符号语言,设计并给出基于非线性反馈的单级倒立摆系统位移控制器.仿真结果表明,控制器能够达到期望的控制效果,且具有一定的鲁棒性.     

模糊神经网络的二级倒立摆稳定控制分析

在MATLAB环境下,针对二级倒立摆系统稳定控制问题,引入新的智能控制策略,该种方法采用BP算法与最小二乘（LSE）算法结合的混合算法对Takagi-Sugeno模糊模型中的前件及后件参数进行优化修正,在已获得的客观输入、输出样本集的基础上,提出一种基于自适应神经网络的模糊推理系统ANFIS来对倒立摆系统进行＂倒立＂控制。实时控制结果表明,所提出的控制方法是可行而且有效的。     

基于Matlab的一阶倒立摆系统建模及仿真

倒立摆系统是一个典型的快速、多变量、非线性、不稳定系统,建立其数学模型研究其稳定性对于很多工程控制有着重大意义。论文采用机理建模法对一阶倒立摆系统进行分析,建立其数学模型。采用Matlab软件进行仿真验证,仿真结果表明,实验结果符合实际实验设计,所建立的一阶倒立摆系统的数学模型是有效正确的。     

BP神经网络在倒立摆控制中的应用

建立了基于人工神经网络改进BP算法的一级倒立摆的数学模型,并给出了BP网络结构,采用改进的LM训练算法,结合由极点配置获得训练数据。利用Matlab软件进行训练仿真,结果表明,改进的BP算法控制倒立摆精度高、收敛快,在非线性控制、鲁棒控制等领域具有良好的应用前景。     

基于最优控制LQR的单级倒立摆系统仿真研究

单级倒立摆控制是一个即复杂而又对准确性、怏速性要求很高的非线性不稳定系统控制问题。在倒立摆系统数学模型的基础上,对系统进行了性能分析。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,无沦是系统的输出还是各个状态变量都具有较好稳定性和一定的鲁棒性。     

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.     

预测控制算法及其在倒立摆中的应用

基于神经网络模型的预测控制算法,是利用前向神经网络建立非线性被控对象的模型,以滚动优化、反馈校正实现对系统的控制。将其应用于倒立摆系统中,实现了对摆角和位移的同时控制。理论分析与仿真结果表明,该算法可避免对受控对象做复杂的数学分析。具有收敛速度快,鲁棒性较强的特点。