倒立摆控制系统研究综述

回顾了倒立摆控制系统研究的历史.对各种类型的倒立摆系统进行了分析,阐述了不同倒立摆系统的共性以及特性.结合PC+运动控制器这一运动控制系统结构,通过机理建模、动态特性分析、仿真以及实际系统实现等综述了倒立摆控制系统设计过程.并对其中可能出现的问题进行了分析与综合,提出了较为详细的解决办法与步骤.     

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.     

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.     

基于PID双闭环的旋转倒立摆控制系统

针对倒立摆多变量、非线性和强耦合性等特性,设计并制作了基于PID双闭环的旋转倒立摆控制系统.以STM32控制器为主控核心,光电编码器为传感器,搭建了系统的硬件部分.软件部分主要包括起摆算法和稳摆算法,起摆算法基于能量补偿,稳摆算法采用PID双闭环.在系统实物上的实验结果验证了系统控制方案的可行性和良好的控制性能.     

单级倒立摆LQR最优控制及其嵌入式系统实现

倒立摆以其非线性特点成为控制理论分析和设计的典型实验设备.针对单级倒立摆系统,建立其数学模型,设计了线性二次型最优控制器,利用Matlab进行了仿真验证.同时,搭建了控制系统的实物实验平台,利用Z-World公司的嵌入式系统实现了该控制算法,并进行了调试,完成了倒立摆的平衡控制.并作了一些干扰实验来验证系统性能.仿真研究和实物实验的结果,表明在嵌入式控制系统中实现的LQR最优控制算法具有很好的控制效果,使倒立摆具有良好的动态性能和稳态性能.     

自由摆平板系统高精控制设计

针对自由摆平板控制系统,设计了双传感器闭环控制方法.该方法首先采用增量式光电编码器检测自由摆角度;然后将自由摆角度值作为给定值,采用角度传感器检测平板的实时转角反馈,形成闭环控制.测试结果表明,该方法能够很好地完成检测功能,实现了高精度控制.     

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C Builder实现的倒立摆控制系统

本文以倒立摆控制系统控制为例,介绍Borland C Builder在数据采集、处理中的应用,并根据系统控制算法控制电机左右运动,从而保证倒立摆能稳定地站立在竖直位置.     

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。     

基于计算机网络的倒立摆远程实验平台研究

为了有效解决倒立摆实验教学中器材相对不足,设计开发了基于计算机网络的倒立摆远程控制系统.它由实验用户、中心服务器、实验服务器和实验设备等四层组成,运用功能强大的Java技术以及控制专用软件Matlab.该系统实现了倒立摆的远程共享和异地控制,为远程教学中的实验教学提供了一条有效地技术解决方案.     

μC/OS-Ⅱ在倒立摆控制系统中的应用

倒立摆是一个快速响应的控制系统,是控制理论研究中的经典问题,要求能够快速执行控制;μC/OS-Ⅱ是一个多任务实时操作系统.能够时紧要任务给予快速的处理.采用μC/OS-Ⅱ作为操作系统,对倒立摆进行控制,取得了良好控制效果.     

RBF-ARX模型在倒立摆系统建模中的应用

针对直线一级倒立摆控制系统的非线性特性,采用RBF-ARX模型对倒立摆系统的全局非线性动态特性进行建模.讨论了RBF-ARX模型结构的选取,模型参数辨识,RBF参数优化等问题.并且分别比较了该倒立摆系统的RBF-ARX模型与全局线性ARX模型,以及将RBF-ARX在某一工作点局部线性化后的模型与局部线性ARX模型的预测输出和模型误差,验证了RBF-ARX模型在倒立摆系统建模和辨识中的有效性.     

倒立摆系统显式模型预测控制

由于模型预测控制的反复在线优化计算特点,使得模型预测控制难以适用于动态变化较快的机电系统的控制,如倒立摆动系统的控制,为此研究了倒立摆动系统的显式模型预测控制.基于约束线性优化控制问题的多参数规划方法,建立了显式模型预测控制系统,以避免控制系统反复在线优化计算.应用建立的显式模型预测控制系统,对于直线一级和二级倒立摆系统控制做了研究,并做了数值仿真计算.研究结果表明倒立摆系统显式模型预测控制的平衡控制效果是明显的.     

基于LQR的双并联倒立摆系统的建模与仿真

研究了一种具有多变量、强耦合、高阶次和开环绝对不稳定等复杂特性的双并联倒立摆(加弹簧链接)控制系统.依据动力学原理建立了系统状态空间数学模型,并利用线性二次型最优控制方法设计了双并联倒立摆系统的控制器.仿真结果表明,两个摆杆可以很好地稳定在垂直位置附近,具有一定的抗干扰能力.研究结果对复杂工业过程控制具有一定的指导意义.     

基于DSP的两轮式倒立摆自平衡控制系统

应用动力学理论的拉格朗日方程对两轮式倒立摆自平衡控制系统进行系统分析和数学建模,并基于状态反馈等控制理论对控制系统进行仿真,实现了基于DSP的软件控制,使系统在各种运动状态下保持平衡.两轮式自平衡控制系统已经初步实现自平衡,以及行走等功能.     

基于T-S型的平面倒立摆双闭环模糊控制研究

针对多变量、非线性、强耦合的平面一级倒立摆系统,设计了双闭环模糊控制器.在系统数学模型的基础上,将平面一级倒立摆系统近似分解成2个非耦合的独立运动,然后利用极点配置的反馈控制方法,设计了2个模糊控制器,分别控制两个独立运动.解决了模糊控制规则数随输入变量数指数增加问题,降低了倒立摆控制系统设计的难度和复杂度.     

基于降维观测器的起重机吊重防摇系统研究

对直流电压控制桥门式起重机小车驱动电机的小车吊重动力学系统,设置降维观测器,用小车位置和速度信息对摆角、摆角角速度和驱动力进行估计,从而解决了工程实际中这些状态变量不易直接测得的问题.为了防止吊重摇摆,采用全状态反馈形成吊重防摇的闭环控制系统,并给出了控制系统结构以及降维观测器和反馈控制器增益参数的确定方法.仿真结果表明:各状态变量能从观测时间开始消除重构误差;吊重摆角能在小车指定位置和时间内衰减为零,其余状态变量也有良好的动态特性.     

基于快速起摆的Furuta摆切换控制系统

针对由一个驱动臂和一个未驱动摆杆组成的欠驱动Furuta摆系统,设计了实现其稳定的切换控制系统.控制任务是将未驱动摆杆稳定在上方不稳定平衡点的同时,将驱动臂控制到零点,分为两部分:首先基于部分反馈线性化技术设计一个饱和的状态反馈控制器,将摆杆快速控制到上方不稳定平衡点附近;然后切换到一个线性的全状态反馈控制器,实现系统的稳定控制.仿真实验验证了控制器的有效性.     

Matlab在倒摆系统设计中的应用

倒摆系统是一个复杂的机械系统,该文从倒摆的状态空间模型出发,借助Matlab工具,采用LQR（线性二次型最优控制）方法实现倒摆控制系统的设计。     

基于BP神经网络PID算法的风力摆控制系统的设计

随着智能控制技术的发展,将神经网络技术与传统PID控制技术相结合,并应用到控制系统中去已成为一种趋势。在对风力摆控制系统进行需求分析的基础上,针对其具有非线性和参数不确定等特点,提出了基于BP神经网络PID算法的风力摆控制系统的设计方案,将BP神经网络应用到传统PID控制中,设计出了系统的软硬件结构,实现了有效控制风力摆按指定角度画线、指定时间恢复静止和画圆的功能。研究结果表明：采用BP神经网络PID算法的控制系统具有更强的稳定性和控制精度。