倒立摆系统稳定控制之研究

多级倒立摆系统作为一个典型的非线性、多变量、高阶次、强耦合和自然不稳定的复杂被控系统,一直是人们检验、比较各种控制理论和方法的理想实验平台,半个多世纪以来,国内外许多机构对它进行了广泛的研究,积累了丰富的资料。这里对多级倒立摆稳定控制的研究现状进行总结,探讨了它的发展趋势。目前主要的控制方法有线性控制、预测控制和智能控制三类,智能控制是当前研究的主流,它包括模糊控制、拟人控制、计算智能控制、云模型控制等。继续深入研究各种智能控制方法及其组合应用是今后的发展方向。     

一类新的二阶滑模控制方法及其在倒立摆控制中的应用

二阶滑模作为高阶滑模的特殊情形, 不仅具有传统滑模鲁棒性强、对外界干扰不敏感的特点, 而且能够有效地消弱传统一阶滑模中存在的"抖振"现象. 本文设计了一种新的二阶滑模控制算法. 该算法的优点是假设不确定性是由非负函数限制而不是由常数限定. 因此, 该算法在实际应用中具有更广的应用范围. 此外, 算法中的加幂积分技术保证了系统在有限时间内稳定, 而不是传统二阶滑模中普遍存在的有限时间收敛, 并给出了严格的数学证明. 最后, 在倒立摆控制中的应用验证了该算法的有效性.     

基于简化模型的倒立摆控制实验研究

本文根据二级倒立摆系统的特点，对其离散数学模型进行了简化，基于这个简化模型，应用二次型性能和指标最优控制的方法，设计控制规律，避免了状态观测器的设计过程，实验结果证明了这种方法的可行性。     

倒立摆的简易现代控制

分析了ZWP-Ⅱ倒立摆系统的力学特性,将系统的状态空间描述建立在“倒立”的平衡点附近,然后进行线性化处理,得到系统的状态方程。对系统进行合理的降阶处理后,再对系统进行连续化分析设计,并由此构建状态反馈,实现倒立摆的稳定控制。它大大简化了计算,使误差减少,控制效果很好。     

倒立摆对象的预测函数控制

基于预测函数控制的诸多优点,希望能将其应用于复杂的非线性不稳定高阶系统,研究了该算法在倒立摆系统中的初步应用。在简要介绍了预测函数控制基本算法的基础上,通过仿真和实例说明了单纯PFC算法不能镇定相对简单的一级倒立摆系统,而采用单纯的PID算法往往不能获得期望的控制性能,故提出了PFC-PID串级控制。先用PID内环镇定倒立摆系统,外环再用PFC算法优化控制性能。最后通过仿真和实例验证了该串级算法具有良好的控制性能。     

基于滑模变结构的倒立摆系统稳定控制

利用滑模变结构控制对一级倒立摆系统进行了有效控制.首先对一级倒立摆系统的模型进行线性化处理,再利用滑模变结构控制方法对此模型中摆的镇定、台车位置的调节和系统参数不确定性设计了具体的控制规律,并使用饱和函数的方法抑制系统的抖振.最后在Matlab/Simulink上进行了仿真实验,实验结果说明滑模变结构控制方法是有效的.     

基于Lyapunov能量函数的倒立摆稳定控制

倒立摆是一种复杂的非线性控制系统.通过对其进行控制能够检验控制器的鲁棒性.基于一个能量形式的Lyapunov函数设计了倒立摆稳定控制器使得摆趋于上平衡位置,并且使得小车位移和角度都收敛于零.该控制策略基于系统的总能量,利用其耗散特性设计了Lyapunov函数,并证明了控制系统的稳定性.理论分析及仿真试验表明该控制器对于倒立摆控制具有很强的鲁棒性.     

平面一级倒立摆的稳定控制

平面倒立摆系统是进行控制理论研究的理想实验平台.在对平面一级倒立摆进行运动学和动力学分析的基础上,采用拉格朗日方程建立了它的动力学模型.分别设计了LQR控制器和模糊控制器,应用所设计的控制器对倒立摆系统进行了实时控制实验.验证了两种控制方法的优缺点.     

基于DSP实现的一阶倒立摆控制

倒立摆是控制领域中典型的被控对象。本文通过智能控制算法实现倒立摆的起摆控制。当摆杆的角度进入稳定区域时,通过PID控制算法使摆杆稳定。整个控制过程由基于DSP(DigitalSignalProcessor)为核心的控制器来实现。经过实物检验,成功地实现了一级倒立摆的稳摆和起摆控制。     

二级倒立摆系统设计

自行设计了二级倒立摆硬件系统，完成了机械部分与电路部分的总体设计、加工、组装和调试。自行设计并制作了倒立摆系统控制盒，利用控制盒实现了对角度、位移等状态变量信息的滤波、处理与控制指令的输出。利用Lagrange方法建立了二级倒立摆系统的完整数学模型，同时利用滑动模态变结构控制算法设计了相应的控制率，基于VisualStudi06．0环境编写了控制算法，成功的实现了对于二级倒立摆系统的稳定控制。     

平行二级倒立摆的稳定控制

将单一输入规则群动态加权模糊推理模型应用于平行二级倒立摆系统，设计出具有6个输入交量的模糊稳定控制器。该模糊控制器规则总数少，直观性强。计算机仿真表明，该模糊控制器能在短时间内同时实现两摆角度及小车位置的控制。     

基于神经网络旋转二级倒立摆系统的预测控制

针对倒立摆的研究,提出了一种应用神经网络和预测控制相结合的算法,用于控制旋转二级倒立摆系统.为了提高跟踪精度和快速性,可以把线性控制的条件作为非线性最优控制性能指标的约束条件,并将一种新型的非线性混沌映射引入到神经网络的参数学习算法中实现其权值调节,以逐步建立被控对象合理的多步预测模型.仿真结果表明,神经网络预测控制算法具有响应速度快、控制效果好和跟踪精度高等特点.可使非线性系统的预测问题得到较好的解决.     

基于二阶倒立摆的人体运动合成

为了合成物理真实、实时可控的人体运动,提出了一种基于二阶倒立摆的人体运动合成方法.方法分三步实现:首先将人体运动状态映射为一个二阶倒立摆模型;然后根据步态控制参数与环境约束,对二阶倒立摆进行运动规划;最后基于二阶倒立摆的运动,根据人体运动规律与高层用户需求,优化计算关节力矩,合成人体全身运动.利用文中方法,通过设置不同的参数,如步幅、步频等,能够实时控制人体运动,生成物理真实的人体运动.与现有的低维模型方法相比,该方法能够生成更加自然真实的人体下肢运动.该文合成方法既不需要使用运动捕获数据,也无需耗时的离线优化.     

基于非线性控制方法的倒立摆系统控制

应用非线性系统跟踪控制方法对倒立摆系统的控制进行研究.基于非线性系统控制方法对倒立摆系统摆的镇定问题、台车位置调节问题和鲁棒控制问题设计出了具体的控制器.最后给出了在所设计的各种控制器作用下系统的仿真结果,结果表明所设计的控制器对倒立摆系统的稳定控制具有良好的效果.     

二级倒立摆的泛逻辑稳定控制研究

针对二级倒立摆的稳定控制问题,提出了一种以泛逻辑学为逻辑基础的控制器,控制器以任意区间[a,b]上的零级泛组合运算模型为核心决策部件,决策过程中考虑到输入变量之间的关系、输入量的测量误差,并允许决策门限连续可变。对二级倒立摆实物系统的泛逻辑稳定控制实验和抗干扰实验,以及同模糊控制方法和线性二次型最优状态调节器控制效果的比较证明了该方法的有效性和优越性。     

倒立摆与控制理论研究

介绍了倒立摆系统的几种主要控制方法,如线性控制、模糊控制、拟人智能控制和鲁俸控制,分析了各种方法的特点以及它们之间的联系,对各种方法的优缺点进行了评价.通过上述内容的介绍与探讨,充分展示了倒立摆作为一个典型控制对象,在控制理论研究中的重要地位.最后,揭示了研究倒立摆控制问题的现实意义,并对这一领域的前景提出展望.     

单级倒立摆的PID控制研究

对单级倒立摆系统的平衡控制问题进行了研究，分别采用PD，PI和PID三种方案实现了单级倒立摆系统的平衡控制。首先，建立系统的数学模型，然后通过仿真实验设计并整定各方案的控制器参数，将所设计的控制器分别在实际的物理设备上进行实时控制实验，都成功地实现了倒立摆的平衡控制。实际控制结果验证了各方案的正确性和有效性。     

倒立摆系统显式模型预测控制

由于模型预测控制的反复在线优化计算特点,使得模型预测控制难以适用于动态变化较快的机电系统的控制,如倒立摆动系统的控制,为此研究了倒立摆动系统的显式模型预测控制.基于约束线性优化控制问题的多参数规划方法,建立了显式模型预测控制系统,以避免控制系统反复在线优化计算.应用建立的显式模型预测控制系统,对于直线一级和二级倒立摆系统控制做了研究,并做了数值仿真计算.研究结果表明倒立摆系统显式模型预测控制的平衡控制效果是明显的.     

倒立摆系统概述

首先,本文阐述倒立摆的国内外发展现状并介绍倒立摆的自动起摆和稳定控制方法.其次,对倒立摆的稳定控制方法进行比较.最后,对倒立摆控制算法今后的发展趋势做进一步预测.     

单级倒立摆的逼近逆模型及趋近控制

基于非线性分级控制思想,研究了逼近逆模型的设计方法,并结合变结构趋近控制律规则,将基于综合误差方法的滑动模逼近控制应用在某单级倒立摆上,通过仿真分析,收到了良好的控制效果.