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.     

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.     

基于最优权值的二级倒立摆模糊控制器

利用最优反馈矩阵来加权模糊控制器的输入变量。并且通过对系统状态的综合处理,减少模糊控制器的输入变量,降低控制器的设计难度。其具体设计为:在6个状态变量中引入2个综合变量,定义各个状态变量的加权系数,分别反映各个变量在控制器输出的权重。仿真结果表明,该控制器不但结构简单,且具有很好的控制效果。     

递推最小二乘法在LQR参数调整中的应用

针对Riccati方程中系数矩阵Q和R的调整需凭经验和多次试凑的不足,采用递推最小二乘法对系数矩阵进行在线调整,使系数矩阵的参数进行在线优化,更好地发挥了LQR控制器的优势。仿真实验结果表明了递推最小二乘法在一级倒立摆LQR控制器参数调整过程中的有效性。     

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。     

带有状态滞后的离散广义系统的鲁棒正实控制

给出了带有状态滞后的离散广义系统正则,因果,稳定且扩展严格正实的充分条件,该条件与滞后无关.基于这个充分条件,考虑了这类不确定系统在静态输出反馈下的鲁棒正实控制问题,使得控制器的设计可通过求解线性矩阵不等式的方法加以解决,所举数值例子也说明了该方法的应用.     

自动铣削的动态仿真分析

自动铣削动态仿真的视向离散法,将刀具和工件离散成沿视线方向的直线段,并用刀具直线段剪裁工件直线段以反映切削效果,但仿真结果不具连续性.改进为三角片离散法,即将工件上表面离散为均匀点并将其连为三角片矩阵,程序运行时按刀具路径修改工件上表面点阵高度,再实感渲染动态仿真,解决了加工中多种误差的测量问题.     

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。     

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.     

单级旋转倒立摆系统辨识与随动稳定控制方法研究

针对单级旋转倒立摆系统参数辨识和随动稳定控制问题,首先建立倒立摆在不受外力控制,摆杆自然下垂的顺摆模型,基于顺摆模型采用快速傅里叶变换方法对系统参数进行辨识;然后推导顺摆模型与倒摆模型之间的关系,进一步得到倒立摆的倒摆模型;根据辨识出的倒摆模型,采用线性二次型控制器对其进行稳定控制,并进行了数值仿真与实物实验验证。研究结果表明,通过辨识得到的系统模型更加精确,对比直接测量参数得到的系统模型,控制效果更好,且能对随动输入指令进行更优的跟随。该方法可以有效避免量测误差,提高模型的准确性,为火炮随动稳定控制提供参考。     

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.     

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.     

某型特种车辆加电控制系统检测诊断系统

为完成某型特种车辆加电控制系统的离线快速检测维修任务,研制一套检测诊断系统。模拟产生输入分立信号、发送各分系统的故障码,采集输出电压、输出分立信号,以完成加电控制系统的功能检测;在离线状态下复现加电控制系统加断电时序控制、开关控制、状态反馈及状态显示等功能,能自动判定测试结果并给出维修作业指导。实际维修应用结果表明：该系统具有操作简单、智能化程度高、检测诊断快速高效等特点,能完成要求的测试项目,测试结果均达到技术要求。     

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DSP 的光机扫描控制技术

针对传统模拟控制技术所设计的光机扫描控制系统,存在控制精度低、线性度差的问题,介绍一种基于DSP 的光机扫描控制系统。通过分析该系统的组成选择了合适的电机和位置传感器部件,并采用电流反馈和位置反馈相结合的数字控制策略,实现高精度、高线性的光机扫描控制。实验结果表明：扫描系统的精度满足使用要求,环境适应性好,能够适用于各种扫描成像类的光电产品。     

基于BP算法的数字式机械臂系统控制

基于BP算法的三自由度数字式机械臂系统控制用计算机作数字控制器,电位计测量车位王、上下摆角度.BP作模型辨识器,用单神经元控制器控制输入通道.设BP模型输入层为5节点,分别控制电压当前值、前两个周期值、小车位置的当前值和前一周期值.将推导的误差带入反向传播算法中,调节输入层与隐含层间权值矩阵,求出精确权值解.由计算机产生实时控制指令驱动电机控制吊车位移、上下摆角,实现其精度控制.     

基于离散粒子群优化算法的多值属性系统故障诊断策略

针对传统离散粒子群优化（PSO）算法仅能搜索多值属性系统（MVAS）最小完备测试集的问题,通过重塑离散PSO算法,提出一种测试序列寻优算法—PSO-测试(TS)算法。在多值D矩阵和五元组的基础上,公式化处理MVAS的诊断策略。重塑离散粒子群的过程,将离散PSO算法与MVAS的故障诊断策略融合。设置PSO-TS算法的自身认知和社会知识阶段的计算规则,并通过引入交换序提升PSO-TS算法中粒子的多样性。采用实例和随机仿真实验验证PSO-TS算法。研究结果表明：与MV-Rollout和MV-IG算法相比,PSO-TS算法的期望测试费用少,能够获得较优的诊断策略,但是运行时间较长。     

高超飞行器的非线性预测姿态控制

针对高超飞行器姿态动力学模型多约束、多变量耦合和非线性的特点,采用预测控制理论设计了时变自适应控制器.根据奇异摄动理论将复杂的动力学分解为快慢内外环动力学,直接对非线性系统伪线性化建模,把非线性优化问题转化为线性时变系统的次优化;将指标约束、输入约束、稳定约束转化为线性矩阵不等式(LMI)约束,在线滚动优化求解预测反馈控制律.结果表明,该控制方案保证了闭环系统的稳定性.