OC学习机制的两轮平衡车模糊自平衡控制

针对两轮平衡车的自平衡控制问题,为了提高平衡车自学习和自平衡能力,受操作条件反射原理启发,以模糊规则为基本模型,引入学习OC学习机制,提出一种具有学习能力的模糊控制器,能够使平衡车自主学习获得模糊控制规则,实现控制器设计自动化。OC学习机制根据状态的评价值序列对模糊规则表进行修正,经过多次修正后,可针对每一个状态获得合理的输出。仿真实验表明,控制器能够自主设计模糊规则,具有一定自主学习能力。两轮平衡车在多次迭代学习后可以自主从倾角不稳定恢复到直立平衡状态。     

基于两轮自平衡机器人组合定位方法的研究

对两轮自平衡机器人的运动控制过程中相对定位的问题进行了研究.根据两轮自平衡车的特点,对诸如车轮打滑、碰撞、越障及转向等运动情况下的位置传感器和姿态传感器的信号进行了分析,提出了将光电码盘、MEMS陀螺仪与MEMS加速度计数据融合的方法,对机器人的位姿进行检测估计,从而解决了采用传统的单一位置传感器对机器人测程不准确的问题.同时也降低了陀螺仪、加速度计固有漂移的不利影响,提高了两轮自平衡机器人的定位精度.通过对两轮机器人分别进行直线运动实验、越障实验和异常碰撞试验,验证了两轮自平衡机器人组合定位方法的合理性和有效性.     

两轮车机器人原地定位平衡的双幂次滑模控制

针对一种两轮自行车机器人(Segway状态),采用双幂次滑模控制方法研究该机器人原地定位平衡控制问题.根据査普雷金方程的力学建模原理,结合机械化建模方法建立系统动力学模型;取车架俯仰角和车轮转角为输出、车轮电机力矩为输入设计双幂次滑模控制器;对系统进行数值仿真和物理样机实验研究,与其他控制器(部分反馈线性化、普通滑模等)下的控制效果进行对比,分析了双幂次滑模控制器原地定位平衡运动控制的性能.研究结果表明:双幂次滑模控制方法下的两轮车机器人原地定位平衡控制具有更强的抗干扰能力,俯仰角可由初始倾角快速调整到0附近,且具有更短的调整时间和更小的超调量.本研究可为该类型机器人在选择实现平衡运动的控制方法时提供参考和理论基础.     

自平衡两轮电动车控制系统仿真研究

首先分析了自平衡两轮电动车的数学模型和无刷直流电机(BLDC)的数学模型,之后在MATLAB/SIMULINK中分别建立了自平衡两轮电动车的机械仿真模型以及无刷直流电机的转速和电流双闭环驱动系统的仿真模型。分别采用PID控制算法和模糊控制算法作为自平衡两轮电动车系统的平衡控制算法,联合了自平衡两轮电动车的机械模型和无刷直流电机双闭环驱动模型,从而建立了自平衡两轮车控制系统的仿真模型。仿真结果表明模糊控制器更适用于本系统,并通过改变车身质量和车身质心高度来检验自平衡车系统算法的鲁棒性,对比分析了实验结果。     

两轮自平衡机器人转向稳定性优化研究

由于两轮自平衡机器人具有占地小、可零半径转弯等特点,该类机器人被广泛用于个人交通工具和机器人移动平台。当两轮自平衡机器人快速转向时,由于重心较高,机器人受离心力影响容易侧向倾覆。针对两轮自平衡机器人转向稳定性进行了分析,在此基础上为传统两轮自平衡机器人增加了摇摆自由度。利用摇摆自由度,机器人可以在转向时主动配置重心位置,进而提高了机器人转向稳定性和安全性。在建立机器人动力学模型基础上,设计了摆动自由度控制器,并通过实验验证了可行性而有效性。     

两轮自平衡机器人双闭环PID控制

两轮自平衡机器人是一个非完整的欠驱动系统,由两个独立且共轴的电机通过驱动车轮来控制机器人的平衡和行走。两轮自平衡机器人是一个倒立摆系统,极不稳定,需要施加有效的控制手段才能使其平衡。文章用牛顿力学构造了系统的非线性数学模型,并简化为线性模型,通过双闭环PID算法控制机器人的平衡。实验结果表明,此方法可以使机器人有较好的稳定性。     

两轮直立自平衡寻迹小车控制系统的研究

相比于传统四轮车,两轮车的转弯半径大大减小,因此两轮小车行动更加灵活方便。针对课题的要求,以Freescale公司的MC9S12系列16位单片机作为主控芯片,利用车模两后轮驱动的特点,实现两轮直立行走;采用电磁传感器进行路径信息采集,实现两轮直立车的寻迹;采集直立车行走的速度信号,实现两轮直立车的速度控制。     

纵列式两轮自平衡电动车控制机理研究

根据传统电动车的构造特征,提出了一种新型的纵列式两轮自平衡电动车。介绍了自平衡电动车的国内外研究概况,具体阐述了研究开发的内容及技术路线,并对未来市场的发展进行了预测。     

两轮车动力电池散热结构设计

发热问题被认为是电子设备结构设计所面临三大关键难题之一,特别是电池包散热设计关系到消费者的用户体验及生命财产安全,长期以来都是设计中的重点、难点。文章对两轮车动力电池包散热设计思路、散热设计方法进行了归纳总结,对几种散热结构设计方案进行了详细介绍,对两轮车动力电池包散热结构设计提出了新的设计思路。     

基于MMA7260两轮自平衡小车控制系统设计

两轮自平衡小车运动控制的关键是小车平衡的控制.本文设计并制作了一台以MMA7260加速度传感器为姿态敏感元件,采用STC12C5A60S2单片机作为主控制器,通过L298电机驱动模块驱动双向直流电机实现两轮自平衡小车的姿态控制.将涉及到具体硬件的控制程序进行了分离和封装,因此小车可以作为验证各种控制算法性能的理想物理平...     

基于自抗扰控制算法的两轮自平衡车分析

为解决两轮自平衡车因系统的不确定和驾驶者的不同而导致它的系统参数变化的问题,将自抗扰控制(ADRC)技术应用到两轮自平衡车的自适应控制中。该系统是以加速度计、陀螺仪为姿态传感器,与连有同轴的永磁有刷直流电机为执行机构的两轮自平衡车,考虑车轮与地面的摩擦力因素,通过物理学分析,运用牛顿力学方程建立了系统对应的非线性数学模型,得到了其状态空间方程,将系统解耦成平衡与转向两个独立的子系统,应用自抗扰控制技术估算出系统的总扰动,对系统进行了控制补偿,提出了基于自抗扰控制算法来实现两轮自平衡车的控制的方法。在Matlab中的Simulink模型/建模平台上进行了仿真评价,并通过搭建实验平台进行了不同路况的试验验证。试验结果表明:自抗扰控制技术能够满足两轮自平衡车控制的目标,可以用来控制两轮自平衡车系统。     

两轮自平衡小车建模及LQR控制算法设计

为了提高两轮自平衡机器小车建模的准确性,提出了一种加入拉格朗日乘子函数精确建立两轮自平衡小车动力学模型的方法,利用拉格朗日方程推导出是否引入拉格朗日乘子函数的两轮自平衡小车系统的动力学方程.将动力学方程求解的结果数据与ADAMS模型中的仿真数据进行对比.基于LQR算法设计两轮自平衡小车的控制器,将该算法分别在ADAMS与Simulink中设计实现并对比实验数据.仿真数据比较结果表明,两个独立仿真环境下的数据结果几乎一致,验证了该建模方法的准确性以及控制算法的有效性.     

两轮自平衡载运工具驱动电机分数阶PID控制器设计

研究了一种两轮自平衡载运工具的驱动电机及其分数阶FOPID控制算法。FOPID控制器针对两轮自平衡载运工具的不确定性和不同载荷所引起的不同速度需求,提供连续的良好驱动性能。建立了驱动电机的状态方程,并采用分数阶方法建立驱动电机速度环的控制模型,两轮自平衡载运工具驱动电机的性能进行实验研究与分析,最后开发了STM32嵌入式系统的电机驱动模块。驱动电机速度环的仿真实验表明:FOPID具有比传统PID更好的性能,其超调量可减小为28.6%,调整时间可减小到1.25 s,提出的FOPID控制器能够较好地实现两轮自平衡载运工具的稳定驱动控制。     

自平衡两轮机器人的控制系统设计

介绍了基于LF2407A DSP的两轮机器人控制器的设计,以及电机控制PID算法。利用这个控制器实现了对两轮机器人样机的轨迹控制。     

基于STM32的两轮自平衡车设计

针对平衡车控制系统运行不稳定,操控的准确度和灵敏度不佳等问题,设计一种以STM32F405RGT6微处理器为主控制器的两轮自平衡车控制系统,包括硬件和软件系统,利用MPU6050传感器检测两轮自平衡车的倾角和速度,经过STM32控制器处理后控制电机调整车身状态保持平衡.由于陀螺仪和加速度计在测量时存在测量误差和零点漂移,利用Kalman滤波算法进行测量数据融合得到平衡车最优的倾角和角速度近似值作为反馈,通过PID控制算法实现两轮平衡车的稳定控制.最后通过实验验证了两轮自平衡车硬件系统、软件控制算法的工程有效性和可行性.     

基于STM32的两轮自平衡车设计

针对平衡车控制系统运行不稳定,操控的准确度和灵敏度不佳等问题,设计一种以STM32F405RGT6微处理器为主控制器的两轮自平衡车控制系统,包括硬件和软件系统,利用MPU6050传感器检测两轮自平衡车的倾角和速度,经过STM32控制器处理后控制电机调整车身状态保持平衡.由于陀螺仪和加速度计在测量时存在测量误差和零点漂移,利用Kalman滤波算法进行测量数据融合得到平衡车最优的倾角和角速度近似值作为反馈,通过PID控制算法实现两轮平衡车的稳定控制.最后通过实验验证了两轮自平衡车硬件系统、软件控制算法的工程有效性和可行性.     

慧鱼垂直循环两轮车停车库设计

基于慧鱼创意组合模型设计了一种自行车、电动车停车库。该停车库采用双链传动,通过在两根链条不等的高度铰链安装载车托架进行载车,双电机的同步运转驱动链轮带动与链条连接的载车托架循环运转完成存取,在载车托架运行的最低位设置对角夹紧机构保证存取车平稳,控制系统协调整体运行,实现了大容量、安全存取车,减少了占地。可从技术上有效解决当前二轮车在小区及一些公共场合乱停乱放的现象,有良好的市场前景。     

自平衡车控制方法研究及仿真分析

针对自平衡车的自平衡阶段控制和转向阶段控制问题,提出了基于参数优化自抗扰技术和改进PID技术的自平衡车控制方法,首先基于拉格朗日公式建立自平衡车非线性模型及其控制策略,运用自适应进化算法进行模型参数的优化调整,调然后用过滤过程安排改进的PID控制策略进行模型转向控制,最后使用Matlab/Simulink进行自平衡车控制效果仿真分析。仿真实验结果表明,提出的控制策略能够快速调整平衡车姿态,且具有较好的控制平衡和转向精度以及较强的抗干扰能力。     

基于KEA128电磁导航两轮直立平衡车的设计

以恩智浦公司的Kinetis KEA128单片机为控制单元,利用双电机的驱动特点,实现两轮直立平衡车直立行驶,同时采用电磁传感器感应赛道导线上方磁场信息实现电磁导航,把编码器采集的速度信息融合到直立信息中,最终设计出稳定行驶并能适应各种类型赛道的电磁导航直立平衡车。     

基于PID神经网络的两轮自平衡小车研究

在两轮自平衡小车的基础上,运用神经网络对两轮小车的控制器参数进行了优化。首先,搭建了基于AVR的两轮自平衡小车;其次,利用PID神经网络对两轮小车进行了系统辨识,并利用辨识结果对小车控制器参数进行调整,最终优化了控制器参数,改善了两轮小车的平衡性能。