基于RBF神经网络二级倒立摆系统的PID控制

针对二级倒立摆系统,提出一种基于RBF神经网络的PID控制方法。该方法采用RBF神经网络对PID控制器的参数进行优化修正,从而使控制器处于最优状态,实现二级倒立摆的稳定控制。仿真结果表明,该方法的控制精度较高,响应迅速,超调量较小。对于多变量、非线性、不稳定的快速系统,具有较好的控制效果。     

基于RBF神经网络二级倒立摆系统的PID控制

针对二级倒立摆系统,提出一种基于RBF神经网络的PID控制方法。该方法采用RBF神经网络对PID控制器的参数进行优化修正,从而使控制器处于最优状态,实现二级倒立摆的稳定控制。仿真结果表明,该方法的控制精度较高,响应迅速,超调量较小。对于多变量、非线性、不稳定的快速系统,具有较好的控制效果。     

二级倒立摆的动态加权模糊控制

针对快速、多变量、强非线性、绝对不稳定特性的二级倒立摆系统,运用基于目标的动态加权模糊控制器对其进行控制,通过模糊推理得到加权系数动态连接各个子目标模糊控制器,使多个子目标模糊控制器在控制过程中既相互竞争又相互协调。解决了一般模糊控制在控制多变量系统时出现的规则组合爆炸问题,大大减少了模糊控制器的规则数,有利于利用专家经验。利用Matlab提供的良好的人机交互界面和功能完备的模糊逻辑设计工具,结合Simulink开放式的、动态的图形化仿真环境,使复杂的模糊控制系统的仿真过程大大简化,缩短了开发周期。实验结果表明该方案控制效果好,鲁棒性强。     

基于滑模控制的二级倒立摆稳定控制

对二级倒立摆系统的稳定和鲁棒控制问题,采用极点配置方法设计了滑模变结构控制器。针对变结构控制器的抖振,提出了一种新型的变趋近律方法来改进控制器。仿真实验表明,该控制策略不仅能实现系统的稳定控制,而且具有较强的抗干扰能力和鲁棒性。     

二级倒立摆控制系统分析

文章给出了二级倒立摆系统的硬件组成,分析了二级倒立摆的系统结构、数学模型．分析了系统的可控性、可观测性,给出了控制算法．在实践中,证明该方法可行,成功地立起二级倒立摆     

二级倒立摆最优控制实验

二级倒立摆是检验各种控制理论的理想模型.本文给出了二级倒立摆的两种最优控制方法,分别是线性二次状态控制器（LQR）和线性二次输出控制器（LQY）.通过仿真实验,分别得出LQR和LQY两种方法下的响应曲线,可以发现两种方法都能够使得二级倒立摆系统稳定,且将两种方法进行了对比,发现其控制效果相当.     

神经网络PID控制在倒立摆系统中的应用

PID控制是工业过程控制中最常用的一种控制方法 ,但当被控对象具有复杂的非线性特性 ,难以建立精确的数学模型 ,且由于对象和环境的不确定性 ,往往难以达到满意的控制效果。作者用神经PID控制方法应用于倒立摆系统 ,克服了常规PID控制的不足 ,取得了很好的控制效果     

二级倒立摆的拟人智能控制

以二级倒立摆为被控对象,利用拟人智能控制方法设计了系统的非线性控制律。与传统的控制方法相比,拟人智能控制方法不受线性约束,从而对于复杂的非线性被控对象可以得到满意的控制结果。对二级倒立摆控制系统进行了数字仿真,仿真结果进一步验证了设计方案的有效性。     

单级倒立摆系统的神经网络逆模控制

给出了单级倒立摆的一种神经网络逆模控制方案。首先，采用PD控制器控制倒立摆，采集倒立摆的输入输出数据；然后，以这些数据为基础训练倒立摆的神经网络逆模型；再采用比例控制器与逆模型串联构成逆模控制器。整体结构上单级倒立摆系统是一种闭环的逆模控制结构。仿真结果表明，所采用的神经网络逆模控制比传统的PD控制具有更短的调节时间和更小的超调，能更好地实现倒立摆的稳定控制。     

基于遗传算法的环形二级倒立摆LQR控制

在环形二级倒立摆系统中,基于线性二次型调节器(Linear Quadratic Regulator,LQR)理论,探讨了控制器中的加权矩阵Q和R的选择策略,针对试探法选取Q和R矩阵所带来的不足,提出采取智能控制算法进行寻优的问题.从控制效果出发,采用遗传算法对Q和R矩阵进行优化.算法首先选取二次型性能指标J作为个体适应值,改进了初始种群的选取,用不等长度的基因来编制算法.由理论分析和MAT-LAB仿真结果可知,该算法满足了控制指标要求,使上下两级摆杆阶跃响应的超调量减少了14%,运行实验同样实现了摆杆和水平连杆的良好控制效果,理论与实践均表明了该优化方法的有效性.     

多Agent倒立摆模糊控制系统

为了提高模糊控制系统的智能性,将Agent技术与模糊控制理论相结合,设计了一种基于多Agent的倒立摆模糊控制系统．根据多Agent系统（MAS）的设计原则,将倒立摆系统分解为3个Agent,通过建立3者之间的协商策略,使各Agent间相互协作,完成了单个Agent所无法完成的预定任务．对倒立摆控制系统的仿真验证了Agent技术与模糊控制理论结合的可行性和有效性．     

基于Sugeno模型的倒立摆模糊控制及实验

为实现对倒立摆非线性不稳定系统的精确控制,利用Sugeno模糊模型将其处理成多个局部线性模型的模糊逼近,并设计了模糊控制器．通过Simulink对倒立摆系统建模仿真,控制效果分析比较．现场实验表明,该算法能够实现对单级倒立摆的稳定控制,具有结构简单、良好的稳定性和快速性等优点,对其他非线性不稳定系统的控制提供了一种有效的途径．     

基于最优控制LQR的单级倒立摆系统仿真研究

单级倒立摆控制是一个即复杂而又对准确性、怏速性要求很高的非线性不稳定系统控制问题。在倒立摆系统数学模型的基础上,对系统进行了性能分析。应用现代控制理论最优控制LQR方法对单级倒立摆系统进行仿真控制研究,仿真结果说明反馈控制理论对倒立摆系统的控制是有效的,无沦是系统的输出还是各个状态变量都具有较好稳定性和一定的鲁棒性。     

Variable universe adaptive fuzzy control on the quadruple inverted pendulum

This paper focuses on the control problem of the quadruple inverted pendulum by variable universe adaptive fuzzy control. First, the mathematical model on the quadruple inverted pendulum is described and its controllability is versified. Then, an efficient controller on the quadruple inverted pendulum is designed by using variable universe adaptive fuzzy control theory. Finally the simulation of the quadruple inverted pendulum is shown in detail. Besides, the experimental results on the hardware systems, i.e. real object systems, on a single inverted pendulum, a double inverted pendulum and a triple inverted pendulum are briefly introduced.     

模糊控制在二级倒立摆系统中的应用

针对多变量、非线性、强耦合性的二级倒立摆系统的稳定控制问题.首先,为解决模糊控制在多变量系统中常遇到的＂规则爆炸＂问题,提出了一种基于融合函数的模糊控制方法,该方法将最优控制理论与模糊控制理论相结合,运用LQR控制方法设计了融合函数,减少了模糊控制器的规则数,并对控制参数进行了寻优和调整.其次,对系统进行了仿真分析,结果表明这种方法是有效的.最后,利用固高公司GLIP2003倒立摆系统验证了设计结果,并达到了较好的控制效果.     

LQG／LTR控制在二级倒立摆系统中的应用研究

以二级倒立摆系统为例,采用LQR状态反馈与卡尔曼状态估计相结合的方法,通过回路传输恢复LTR技术弥补LQG设计的不足,完成了LQG/LTR全状态反馈控制器的设计,并运用MATLAB语言进行仿真分析,将其仿真结果与LQR控制器进行了对比。结果表明,LQG/LTR控制在二级倒立摆系统中有效地解决了在外界干扰和量测噪声等情况下出现的不稳定问题,且具有较好的鲁棒性。     

基于模糊控制理论的二级倒立摆控制算法

采用模糊控制理论研究了二级倒立摆控制问题．运用最优控制方法设计了融合函数以降低模糊控制器的输入变量维数，大大减少模糊控制的规则数，并研究了量化因子对控制效果的影响，通过设置闻值使量化因子可自动调节，进而提高模糊控制器的性能品质．仿真和实验结果都证明这种模糊控制算法规则数少，响应速度快，有良好的稳定性和鲁棒性．     

基于倒立摆系统的可拓控制策略研究

在可拓控制器设计方法的基础上,改进了基本可拓控制器的控制算法．将常规的单输入单输出可拓控制推广到单输入多输出系统,并将可拓控制器应用于旋转式倒立摆系统,以验证它的有效性及控制能力．     

基于倒立摆的网络实验平台研究

介绍了网络实验的概念和研究现状,以倒立摆为例探讨了网络实验平台的设计和实现方法。并探讨了实现中几个关键技术：网络实验平台的模式客户／服务器模式;用Simulink设计控制器;远程桌面监控和图像传输的代码实现。     

倒立摆的移动控制

构造了带自由摆的倒立摆，利用现代控制论的方法，使倒立摆在保持直立的状态下能够向任意位置移动，从而为两足步行机器人的步行研究提供借鉴．