线性自抗扰控制在倒立摆系统的实现

针对自抗扰控制技术的实际应用以及对单入双出欠驱动系统的控制能力问题,结合自抗扰控制器不依赖系统模型,通过扩张观测器观测系统输入输出状态,估计并补偿系统误差来消除误差的控制特性,提出一种采用双LESO的LADRC控制方法。通过同时观测并估计补偿系统总扰动误差的方法,结合双PD控制器共同作用的控制律,实现对倒立摆系统的稳定控制。仿真实验表明该方法不仅对倒立摆摆杆角度和小车位移都能起到很好的稳定控制效果,同时比传统自抗扰控制器简化了参数调试的问题。实时控制结果更加说明了该方法的有效性及良好的鲁棒性。     

一级倒立摆模糊PID控制器设计

一级倒立摆是一个典型的非线性、强耦合、多变量的不稳定系统,为了控制它的平衡性,首先对系统进行分析,建立数学模型。然后在模糊PID控制器的设计过程中,分析了模糊PID控制器的控制原理;确定了模糊语言变量和隶属函数;制定了模糊规则和解模糊的方法。最后利用Matlab中的Simulink和Fuzzy工具箱对一级倒立摆模型进行仿真研究。实验结果表明,模糊PID控制器具有很好的控制效果。     

非线性系统基于T-S模型的鲁棒二次稳定控制

基于模糊动态模型研究非线性系统的稳定控制问题，将全局模糊系统模型表示成不确定系统形式。采用鲁棒二次稳定控制器设计方法，设计使全局模糊系统渐近稳定的控制器，避免了并行分配补偿法中求解公共矩阵P的困难。通过一级倒立摆的模糊控制器设计实例，证明了方案的简洁有效。     

拟人智能控制倒立摆的单片机实现及其品质鲁棒性

倒立摆装置是用来检验控制策略效果,是控制理论研究中较为理想的实验手段,倒立摆系统本身就是一个自然不稳定的多变量系统,具有严重的非线性,必须采用效控制方法使之稳定。本文彩和８０９８单片机的造拟人智能控制器,成功地实现了对一、二级倒立摆的控制,并获得了比较好的控制效果,实验研究表明利用单片机实现智能控制的可行性和有效性,具具有比较好的品质鲁棒性,应用前景广泛。     

基于改进鲨鱼优化算法的倒立摆自抗扰控制研究

旋转倒立摆是一类单输入多输出的非线性不稳定系统,具有很强的耦合性,传统的控制策略难以满足其控制精度的要求。为实现对倒立摆起摆后在稳定阶段的精确控制,本文采用自抗扰控制策略对倒立摆的摆角和转角进行闭环控制。由于传统的非线性自抗扰控制器具有多个耦合参数,传统的经验整定法难以有效整定,本文通过均匀变异和对立学习策略对传统鲨鱼算法进行改进并对自抗扰控制器参数进行在线整定。通过实验,验证了改进后的鲨鱼优化算法具有较高的全局收敛性,有效的整定了自抗扰控制器参数,提高了控制器精度,使倒立摆获得了良好的稳定性和鲁棒性。     

基于模糊控制的旋转倒立摆系统

针对倒立摆系统的非线性、不稳定的控制问题,研究了旋转倒立摆系统的构成和数学模型,对旋转倒立摆系统在平衡点附近进行了可控性分析,提出了一种新的基于模糊控制器进行控制的方法,建立了相应的控制规则,进行了实时控制和研究。实验结果表明,该系统具有鲁棒性、稳定性好和算法简单的特点,可以应用在实时性要求较高的场合。     

基于MATLAB的实时模糊控制系统的研究

研制出一种低成本，高可靠性和高稳定性倒立摆硬件系统，同时提出一种专家模糊控制策略以及基于MATLAB的实时控制途径。采用模糊组合变量来减少模糊规则数，并根据摆角来选择不同模糊规则库从而提高控制性能。用Matlab实现的控制算法在对倒立摆的实验中表现出很好的实时控制性能。     

MA算法在一级倒立摆控制中的应用

倒立摆系统是一个高阶次、强耦合、多变量且绝对不稳定的非线性系统,它的最优控制一直是研究领域的热点。根据该被控对象特点,需要选择合理有效的控制方法才能使摆杆倒立稳定在动态平衡位置。文中对文化基因算法进行了简单介绍,并将MA算法应用到直线一级倒立摆LQR控制系统中,对LQR控制器参数进行优化,与传统LQR控制器的控制效果进行比较,并将仿真结果用于固高倒立摆实验设备,仿真与实时控制结果证明文化基因算法在倒立摆系统控制中优化参数的可行性与优越性。     

基于模糊控制器的倒立摆控制

倒立摆是一个高阶次、多变量、非线性的不稳定系统。本文以一级倒立摆为研究对象,采用双闭环模糊控制方案对其进行控制研究,并利用SIMULINK工具箱对此模糊控制系统进行仿真。     

基于模糊控制器的倒立摆控制

倒立摆是一个高阶次、多变量、非线性的不稳定系统。本文以一级倒立摆为研究对象,采用双闭环模糊控制方案对其进行控制研究,并利用SIMULINK工具箱对此模糊控制系统进行仿真。     

Control of an inverted pendulum using grey prediction model

A system with partial unknown structure, parameters, and characteristics is called a grey system. The grey theory can be employed to improve the control performance of a system without sufficient information or with highly nonlinear property. In this paper, a grey prediction model combined with a proportional plus derivative controller is proposed to balance an inverted pendulum, which is a classic example of an inherently nonlinear unstable system. The control objective is to swing up the pendulum from a stable position to an unstable position and bring its slider back to the origin of the track. The overall control algorithm is decomposed into two separate grey model controllers for swinging up and balancing, respectively, based upon the angular and velocity values of the pendulum. The experimental results show that this grey model controller is able to swing up and balance the inverted pendulum and guide its slider to the center of the track. It also has the robustness to balance the inverted pendulum at an upright position in suffering an external impact acting on the pendulum     

二级倒立摆的递阶模糊神经网络控制

为了表明模糊神经网络控制器比较适合于控制快速、多变量、强非线性、绝对不稳定系统，可以克服用模糊神经网络控制多变量系统时的规则组合爆炸问题。本文提出用递阶模糊神经网络控制二级倒立摆。这种方法可以有效地减少多变量输入的模糊神经网络控制器的规则数，有利于利用专家的控制经验初始化网络参数，从而有利于下一步利用遗传算法对其进行优化。实验结果表明：与线性最优控制相比，本文方法的控制效果好、鲁棒性强。     

模糊指数趋近律参数的二级倒立摆控制

滑模变结构控制是一种开关控制,在工程应用中由于频繁地切换系统的控制状态,系统往往会产生抖振现象,通过常规方法难以克服由此产生的不利影响。针对该抖振问题,将模糊控制引入滑模变结构控制中,对指数趋近律中的参数进行模糊在线校正,设计了一种模糊滑模变结构控制器,并应用于直线二级倒立摆系统中。经过仿真研究表明,这种方法可以对直线二级倒立摆进行有效的控制,在保留系统鲁棒性的同时显著地削弱了系统抖振。     

一种新型的多变量模糊控制方法

针对多变量非线性系统,提出了一种新型的可在线连续实现的多变量模糊控制方法,在基于组合变量的模糊控制的基础上,给出的模糊逻辑,在线连续实现模糊控制,有效地改善了系统的动态特性,并以二级倒立摆系统为实际背景,利用所提出的方法进行了倒立摆系统各种运动模态的研究。实验结果证明了该方法的有效性。     

电液伺服系统的自适应模糊滑模控制研究

针对电液伺服系统的跟踪控制问题,提出一种自适应模糊滑模的设计方案。引入一个自适应模糊控制器逼近滑模控制中的等效控制部分,解决由于系统的不确定性及干扰的存在而不能准确确定等效控制的问题,使控制器的设计不依赖于被控对象的精确数学模型。基于李雅普诺夫函数推导出规则参数调整的自适应率,并确定非线性控制项以保证闭环控制系统的稳定性。根据滑模控制原理给出4条模糊规则,以平滑不连续控制,达到削弱高频抖振的目的。利用Matlab对文中的方案及证明的有效性进行了验证。仿真结果表明该方案可以减小跟踪误差、增强系统的鲁棒性和削弱控制信号中的高频抖振。     

一种新型的间接自适应模糊控制器

自适应模糊控制为复杂对象的控制提供了有效途径,引起控制领域的广泛关注。针对一类单输入单输出非线性不确定对象,利用Popov超稳定理论提出了一种新型的间接自适应模糊控制器设计方案。该方案首先采用对象模型构成理想的控制器,利用模糊系统的万能逼近特性构造若干模糊系统在线逼近未知的对象模型,然后将闭环系统转换为1个线性定常的前向环节和1个非线性时变的反馈环节组成的等效误差模型,通过Popov超稳定理论推导出稳定的参数自适应律。该方案能确保系统的输出渐近收敛到给定的参考信号,同时放宽了对最小逼近误差的限制,并且具有更广泛和灵活的参数调节形式。仿真结果验证了方案对非线性对象的有效性。