三级倒立摆系统非线性模型的建立

目前,人们对三级倒立摆系统的研究较少,其主要原因在于系统结构复杂和其非线性模型难以建立,这极大地限制了使用智能控制算法对其进行控制,本文在给出了三级倒立摆系统的硬件组成和分析了三级倒立摆的系统结构的基础上,用Lagrange方程推导出了其非线性数学模型,并对系统进行了线性化和分析了系统的可控性和可观测性,给出了智能控制算法的思路。     

基于粒子群算法的倒立摆智能控制系统研究

为了控制倒立摆保持稳定状态,选取直线一级倒立摆为研究控制对象,建立直线一级倒立摆数学模型,将粒子群算法(PSO)实际应用到直线一级倒立摆智能控制系统的关键参数优化,仿真验证PSO算法优化直线一级倒立摆的动态稳定性.仿真结果表明,基于粒子群算法对直线一级倒立摆的优化控制具有更快的收敛性和更优的稳定性.     

从倒立摆装置的控制策略看控制理论的发展和应用

倒立摆系统是一个复杂的、非线性的、不稳定的高阶系统 倒立摆的稳定性控制是控制理论与应用的典型问题 本文从控制理论的发展过程出发 ,概述了经典控制理论、现代控制理论、人工智能控制理论以及拟人智能控制理论在倒立摆系统控制中的应用     

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。     

三级倒立摆系统基于滑模的鲁棒控制

倒立摆系统被公认为自动控制理论中的一个典型的试验设备，利用了一种基于滑模的鲁棒控制方法对一个具有单控制输入的三级倒立摆系统进行闭环控制的综合设计及仿真研究，由于倒立摆系统结构的特殊性以及控制的复杂性，传统的状态反馈控制方法很难达到预期的控制效果，这种方法不但可以达到所期望的性能要求，同时使得倒立摆系统从初始时刻开始就运行在滑模面上，从而使系统具有较强的鲁棒性，仿真结果表明了该控制方法的有效性和可行性。     

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．     

倒立摆系统的分类解耦控制研究

通过建立倒立摆系统数学模型,分析其状态空间,并采用一种分类解耦的线性化方法,简化了该系统设计的复杂程度.将模糊控制与PID整定算法结合在一起,设计了一种基于分类解耦的新型控制器.由仿真结果证明了该系统良好的动态性能和稳态性能.     

多级倒立摆的进化线性控制策略及仿真研究

首先简要介绍并讨论倒立摆系统的研究意义、理论与应用研究概况,并重点综述了几种典型智能控制策略。随后针对具有复杂非线性、强耦合、快时变特征的多级倒立摆系统,提出了一种基于进化线性控制的满意控制方案。在综合控制性能指标函数加权ITAE导引下,应用作者提出的交叉概率、变异概率基于适应度函数非线性变化的自适应遗传寻优策略,寻求使系统整体性能达到满意的线性控制器参数;文中还给出了基于该算法的各种仿真实验,证明所提出的方案有令人满意的动稳态性能、抗干扰特性和鲁棒性。     

基于遗传算法的倒立摆系统的多级控制研究

将单一的复杂控制转化为多级简单控制的控制方法应用到三级倒立摆系统的控制中,并通过遗传算法对各级控制中的未知参数进行优化.给出了多级控制器的设计方法和参数优化步骤.仿真试验证明了该控制方法的可行性.     

倒立摆与自动控制技术研究

本文详细地阐述了倒立摆系统及其在自动控制领域中的应用,并提出了四种典型倒立摆诉控制模型,在此基础上,详细地分析了倒立摆的控制规律,并对其主要发展方向、研究方法和所能涉及的前沿问题进行了阐述。     

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。     

模糊神经网络的二级倒立摆稳定控制分析

在MATLAB环境下,针对二级倒立摆系统稳定控制问题,引入新的智能控制策略,该种方法采用BP算法与最小二乘（LSE）算法结合的混合算法对Takagi-Sugeno模糊模型中的前件及后件参数进行优化修正,在已获得的客观输入、输出样本集的基础上,提出一种基于自适应神经网络的模糊推理系统ANFIS来对倒立摆系统进行＂倒立＂控制。实时控制结果表明,所提出的控制方法是可行而且有效的。     

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．     

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.     

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．     

基于非线性干扰补偿的倒立摆反演终端滑模控制

针对倒立摆控制系统既是非线性系统,又存在干扰及参数不确定的情况,提出了基于干扰补偿的反演终端滑模控制.充分利用反演与终端滑模控制的优点,在反演滑模控制的最后一步,采用终端滑模面取代传统的线性滑模面,使误差快速收敛到零,从而提高控制精度.同时,利用非线性干扰观测器对干扰信号进行估计,并进行前馈补偿,提高系统的抗干扰能力.仿真结果表明所用方法的有效性.     

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．