倒立摆系统的线性二次型状态反馈控制

针对倒立摆系统非线性、鲁棒性、镇定、随动及跟踪等问题,提出二次型状态反馈控制.LQR控制器用于倒立摆的控制模式,保持摆锤稳定在竖直向上不稳定状态点附近,使小车位移跟踪给定信号.应用Matlab工具函数lqr,得到最优控制器对应的反馈增益矩阵,由此实现求反馈矩阵及倒立摆控制的程序.其仿真实验效果较好.     

二级倒立摆控制系统的优化设计

文中对二级倒立摆装置的摆长进行了优化,该方法确定的二级倒立摆的摆长参数能提高二级倒立摆的可控性,增强系统的适应性.文中仿真所设计的倒立摆参数已为实践所采用并取得了较好的控制效果.     

系统辨识方法在“纯净”工质模拟系统建模中的应用

针对"纯净"工质模拟系统随动性、快速性的特点,首先对"纯净"工质模拟系统进行机理特性分析,划分各子系统模块;然后对其建立数值模型,利用Matlab软件对数值模型进行仿真;最后根据仿真数据结果对模型参数进行系统辨识并比较模型的相似性。结果表明:系统辨识后的控制模型可以对系统辨识前的数值模型进行替代,控制模型能够达到"纯净"空气工质模拟控制方法的需求。     

基于神经网络辨识某型发射架随动系统模型及仿真应用

应用神经网络方法辨识某型发射架随动系统的模型，并应用辨识的结果对随动系统的一些战技指标进行了分析。结果表明采用神经网络辨识系统模型是一种非常有效方法。     

二级倒立摆最优控制器的设计与实现

建立了一套完整的二级倒立摆的实物系统.使用力学分析中的拉格朗日方程完成了二级倒立摆系统的数学建模.基于LQR方法对此二级倒立摆系统设计了一个最优控制器,并给出了一种选择加权阵Q和R的经验方法.在Simulink环境下完成了二级倒立摆控制系统的仿真,并成功实现了二级倒立摆的长时间稳定控制.结果表明二级倒立摆控制器的设计是成功的,它对外部干扰及建模未考虑因素都有较强鲁棒稳定性能.     

基于双闭环控制策略的倒立摆系统

针对多变量、非线性、强耦合性的倒立摆系统,采用牛顿-欧拉法建立其数学模型,并提出双闭环控制倒立摆策略。其中,内环控制倒立摆的角度,外环控制倒立摆的位置。通过对倒立摆设计双闭环串级模糊控制和PFC--PID串级控制并仿真,结果表明该控制策略具有较好的通用性和控制效果。     

非线性系统神经网络控制方法研究

采用神经网络理论处理非线性复杂系统,设计了控制网络的各组成部分,给出了具体算法,实现了二级倒立摆系统的稳定控制。     

三并联倒立摆多变量耦合控制器的设计

系统作滑模运动时,其模态几乎与外界扰动和参数摄动无关,而且在很大程度上与交耦参数也无关运用滑模变结构控制理论,并以MATLAB语言以及SIMULINK仿真工具为辅助设计工具,在计算机上对三并联耦合倒立摆控制器进行分析与设计.仿真试验结果表明三并联耦合倒立摆滑模变结构控制系统有很强的鲁棒性和自适应能力.     

采用遗传算法优化的模糊控制系统

针对倒立摆系统动态模型,采用模糊控制方法,设计基于状态反馈的T-S型模糊控制器.其采用实数编码,每条染色体对应一个模糊控制器,隶属函数则采用相关正态函数.由此运用遗传算法对模糊控制器参数进行寻优设计.仿真结果表明该方法优于传统极点配置的方法,提高了系统的鲁棒性.     

双闭环模糊控制器在单级倒立摆系统中的应用

通过对单级倒立摆的双闭环的控制数学模型的分析,采用模糊控制理论对倒立摆的控制系统进行计算机仿真.其中,内环控制倒立摆的角度,外环控制倒立摆的位置.在Matlab环境下的仿真步骤包括:定义隶属度函数及模糊控制规则集、解模糊.结果表明,摆杆角度和小车位置的控制过程均具有良好的动态性能和稳态性能.     

某随动系统负载模拟器灰预测模糊PID控制

为了提高某随动系统负载模拟器加载系统的力矩跟踪精度,设计了一种灰预测模糊PID复合控制方法。通过分析随动负载模拟器的系统组成和工作原理,简化力矩电机模型,根据扭矩传感器模型和转动惯量盘模型,建立了随动负载模拟器等效模型,推导出力矩电机输出力矩的传递函数。在传统PID控制的基础上增加了模糊控制器,用于在线调节PID比例、积分和微分参数,使系统响应时间缩短,稳定误差减小,并具有抗干扰能力;同时,加入灰预测模型对加载系统输出力矩补偿。仿真结果表明,所设计的控制方法能够提高加载系统的力矩跟踪精度,且具有较强的抗干扰能力,优于传统PID控制。     

基于人工神经网络BP算法的倒立摆控制研究

基于人工种经网络BP算法的倒立摆小车实验仿真训练模型，其倒立摆BP网络为4输入3层结构．输入层分别为小车的位移和速度、摆杆偏离铅垂线的角度和角速度．隐含层单元数16个．输出层设置为1个输出单元．输入层采用Tansig函数，隐含层采用Logsig函数，输出层采用Purelin函数．用Matlab6．5数值计算软件对模型进行学习训练，并与模糊控制逻辑算法对比，表明倒立摆控制BP算法精度高、收敛快，在非线性控制、鲁捧控制等领域具有良好的应用前景。     

基于神经元的倒立摆双闭环PID控制

研究了神经元PID控制器的设计,通过对控制对象的模拟设计,简化了控制器及控制系统的设计过程.在此基础上,提出一种将神经元PID与常规PID相结合的控制方法,并给出了系统参数的整定方法,降低了参数调整的复杂程度,且有效的解决了其它方法中出现权值修正错误的问题[1].最后,将其应用于单输入多输出系统--倒立摆的稳定.仿真实验及实际系统实验表明,文中提出的控制方法实时性好,鲁棒性强,适于实际应用.     

火炮弹药协调器区间不确定参数辨识

火炮弹药协调器是一个复杂的多参数机电液一体化系统,在建立其动力学模型时,某些对系统性能有重要影响的不可测或难以测量的参数,只能通过辨识的方法获得。为了实现弹药协调器的参数辨识,在Simulink中建立弹药协调器的动力学模型与控制模型,并利用区间数描述系统动作过程中的不确定参数;利用区间序关系转换模型,将存在区间不确定参数的辨识问题转换成确定性优化问题进行求解;以协调器支臂角速度曲线的相似度作为优化目标,利用差分进化算法实现了弹药协调器的参数辨识;利用仿真数据确定了此方法的辨识精度满足要求,并利用测试数据对真实系统的参数进行了辨识,验证了此方法的可行性和有效性。     

基于辨识模型集的无人半潜水下机器人系统深度动态滑模控制切换策略研究

BQ-01无人半潜水下机器人深度运动模型参数未知,无法为基于模型的控制策略提供控制参数,导致该系统不易快速达到预期的性能指标要求,为此提出一种多辨识模型动态滑模控制方法。该控制方法采用平均拟合偏差方法,减少了系统辨识过程中出现过多冗余辨识模型参数组,以切换的方式为动态滑模控制方法选取最佳模型参数;同时采用状态反馈方法实现滑模面抖动指数衰减,从而解决了系统深度运动调节问题。BQ-01系统湖泊试验结果表明,所提辨识方法能够为滑模控制策略提供最佳控制参数,且提高了系统运动控制品质。     

二级倒立摆系统的最佳控制

二级倒立摆系统的最佳控制利用最佳控制理论对其状态重构,构建最佳反馈离散控制器,并合理选择Riccati方程中的Q、R矩阵,设计离散控制降维观测器获得最佳反馈矩阵.由于不同离散时间和相应的不同矩阵其结果不完全相等,故对得到结果进行计算分析,最终选取一组较好参数作为离散时间和相关矩阵,以实现最佳控制.     

二级倒立摆系统的最佳控制

二级倒立摆系统的最佳控制利用最佳控制理论对其状态重构,构建最佳反馈离散控制器,并合理选择Riccati方程中的Q、R矩阵,设计离散控制降维观测器获得最佳反馈矩阵.由于不同离散时间和相应的不同矩阵其结果不完全相等,故对得到结果进行计算分析,最终选取一组较好参数作为离散时间和相关矩阵,以实现最佳控制.     

基于模型参考自适应方法的随动系统参数辨识

火炮在调转过程中,系统转动惯量会发生变化,从而引起折算到随动系统电机轴上的转动惯量发生变化,影响随动系统控制性能,若不根据系统转动惯量参数调整控制参数,严重时会破坏系统稳定性,导致无法完成调炮任务。为实时获得系统参数,通过推导永磁同步电机在稳态条件下的数学模型,利用模型参考自适应法实现对折算到电机轴上的转动惯量的在线辨识,在MATLAB/Simulink中搭建模型进行分析和比较,仿真分析结果表明,模型参考自适应法简单有效,容易实现,准确性较高,能较好地实时辨识转动惯量的变化,具有一定的工程应用价值。     

实战背景条件下舰炮随动系统靶场仿真试验研究

对舰炮随动系统控制信号进行了分析,采用目标现在点坐标作为火控系统射击诸元对舰炮随动系统输入控制信号进行仿真;对负载扰动力矩进行了系统分析,提出了简化的扰动力矩模型,解决了舰炮在射击、摇摆等状态下扰动力矩及转动惯量的模拟问题。该方法以舰炮随动系统作战使用环境为基础,对舰炮随动系统输入端控制信号及输出端负载扰动信号进行了全面仿真、模拟,使仿真试验更接近实战状态,提高了仿真试验的有效性。     

固体发动机贮存条件下内弹道性能研究

通过对影响固体发动机贮存老化内弹道性能的相关参数进行定性和定量分析。得到燃烧室平均压强、质量流量、推力等最大影响因子;应用所建模型进行了参数辨识。基于参数辨识,采用一维非定常模型对高能固体推进剂贮存条件下发动机内弹道性能进行了预示,并与试验结果进行了比较分析,计算表明所建模型合理,方法有效。