圆轨单级倒立摆摆起过程控制

研究圆轨单级倒立摆摆起控制问题，以离散控制律为设计交量，以终点约束条件为目标函数，提出了倒立摆摆起控制律的优化算法。对控制律进行编程计算，成功地实现了圆轨单级倒立摆的快速摆起。仿真计算结果表明了所提出方法的有效性和可行性。     

二级倒立摆摆起控制的研究

通过对二级倒立摆系统的理论分析，研究二级摆从自然悬垂位置摆到倒立点位置的摆起控制问题，提出了基于动态设计变量优化算法的复杂非线性系统控制策略．仿真实验证明，该策略可成功地实现圆轨和直轨两种二级倒立摆的摆起控制，并且算法具有较快的收敛速度和较高的计算精度．     

基于RBF的倒立摆摆起角度控制研究

针对小车一级倒立摆的起摆控制,利用径向基函数神经网络的自适应能力,微调系统的控制参数,构造一个具有自调整能力的控制器来增大倒立摆摆起角度范围。结果表明,基于RBF网络的PID控制器较常规PID控制器具有更强的自适应能力、更高控制精度和更好的鲁棒性,能满足控制系统的实时性要求。     

倒立摆摆起的能量控制算法研究及仿真

本文对单级小车倒立摆摆起的能量控制方法进行了研究,讨论了能量控制理论及控制策略,并用MATLAB时其进行仿真分析,仿真结果证明能够达到控制要求.     

DRNN在倒立摆摆起控制中的研究

针对小车一级倒立摆的起摆控制,以DRNN神经网络作为辨识器,在线自适应调整PD控制器的两项参数。在起摆范围相同的情况下,DRNN神经网络控制的倒立摆系统其模型参数变化范围为-50%～30%,传统PD控制倒立摆系统其参数变化范围为-40%～20%。结果表明,基于DRNN神经网络的PD控制器比传统的PD控制器具有较强的抗干扰能力和自适应能力,系统鲁棒性增强,效果明显优于传统的PD控制器。     

圆轨倒立摆摆起过程神经网络闭环控制方法

在圆轨倒立摆摆起过程开环控制律优化算法的基础上,应用高精度多层人工神经网络插值原理,研究了摆起过程的闭环控制方法.以每个时间段上的状态变量和相应的控制变量为输入输出学习样本,建立前馈人工神经网络,构成摆起过程的反馈控制系统.通过仿真与实际控制,表明所研究方法是可行和有效的,并为复杂非线性系统的闭环控制提供了新的思路.     

基于能量反馈的圆轨倒立摆摆起控制

基于拉格朗日方程建立圆轨倒立摆单摆模型,根据能量反馈控制理论,设计圆轨倒立摆摆起控制器,从而使摆杆从稳定平衡点摆起到不稳定平衡点并稳定不倒。采用具有流水线指令结构CIP-51控制器内核的C8051单片机实现控制算法。实验结果表明,采用能量反馈控制器可以对具有复杂非线性、强耦合、自然不稳定特性的倒立摆系统实现摆起控制,摆起效果良好。同时也为其他非线性多变量系统的控制提供了有效方法。     

基于视频的倒立摆摆起控制

在视觉信息用于连续反馈中,人们提出了基于视觉的伺服控制形式,对视觉传感器得到的图像进行快速处理,在尽量短的时间内给出反馈信息,构成系统的位置闭环控制。本文基于视频的倒立摆摆起控制,提供了一个视觉反馈倒立摆摆杆位置来控制的途径。文中对视频采集系统和软件设计进行了详细介绍,并给出了实际效果图。     

环形一级倒立摆摆起及稳定控制研究

本文通过拉格朗日方程推导出环形一级倒立摆系统的数学模型,用能量方法对该模型进行摆起控制;在倒立摆成功摆起后,在倒立平衡点对系统模型进行线性化,并用线性二次型最优控制(LQR)算法对倒立摆线性化模型进行稳定控制。仿真结果表明本文给出的控制方法是有效的。     

基于混合遗传算法的力矩受限圆轨二级倒立摆摆起控制

为了实现力矩受限时圆轨二级倒立摆非线性系统的摆起控制,提出了一种新的开环优化控制策略.该策略通过在规定的时间内向系统施加一前馈控制序列,使上、下摆杆从自然悬垂位置摆到倒立点位置并使速度为零.为了获得最优摆起控制序列,采用混合遗传算法进行优化计算,通过编码操作解决控制力矩受限问题.仿真实验证明,该策略是有效和可行的,并为其他非线性多变量系统的控制提供了有效方法.     

基于混沌优化的二级倒立摆最优控制实验

为解决LQ控制多变量系统时权矩阵参数难以确定的问题,在引入一种与系统动态性能密切相关的性能指标基础上,提出了混沌全局粗搜索和局部细搜索相结合的优化LQ控制器,并且进行了二级倒立摆的实时控制.最后的实验证实了,该方法既是线性二次型泛函意义下的最优,又能解决具有快速、强非线性、绝对不稳定系统的控制问题.     

倒立摆的一种模糊控制方法

提出一种模糊控制方案,实现对倒立摆系统的平衡控制.针对倒立摆系统多变量的特性,采用双模糊控制器方案,分别对摆杆倾角和小车位移设计模糊控制器,大大降低了设计难度;为了实现对摆角和位移双重控制的功能,采用两个控制器轮流控制的策略,当摆角偏差或角速度值较大时,摆角控制器起作用,保持摆杆的垂直,反之,位移控制器起作用,调整小车位置不越界.在实际的物理设备上进行了实时控制实验,实验结果验证了方案的正确性和有效性.     

基于LQR最优调节器的倒立摆控制系统

倒立摆控制系统是一个典型的高阶次、不稳定、多变量、非线性和强藕合控制系统。本文研究分析了单节倒立摆控制系统的数学模型，介绍了线性二次型最优调节器(LQR)的基本原理，并用该方法实现对单节倒立摆的最优控制，MATLAB仿真结果和实验结果表明了该方法的有效性。     

切换控制在倒立摆系统摆起和镇定中的应用

本文针对一级直线型倒立摆对象,基于非线性共振原理和线性二次型最优状态反馈控制,提出了一种基于状态的切换控制策略,实现了倒立摆的快速摆起和镇定。最后通过仿真实验表明,本文提出的方法对一级直线型倒立摆系统的摆起和镇定具有较好效果。     

基于留优遗传算法的倒立摆最优LQR控制

被控系统稳定性与LQR控制器权重矩阵Q和R的选择有关。针对选择适当的Q和R使系统在约束条件下达到稳定性最优的问题,提出了一种通过留优遗传算法实现二级倒立摆系统LQR控制器参数寻优的新方法。以被控系统的动能积分为性能指标来实现寻优,以能量为寻优性能指标,可使二级倒立摆系统各部分的稳定性以统一的量纲表示。可依据倒立摆系统的耦合性,从总体的角度考虑系统的稳定性。仿真的结果表明了该方法的有效性。     

基于DSP的倒立摆控制系统设计

设计并实现一种不依赖于PC机的倒立摆实控系统。在分析当前流行的倒立摆控制系统体系结构的基础上,提出了一种基于数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)的系统设计方案。硬件方面以TMS320F2812 DSP为核心,设计了DSP最小系统及各接口电路,软件方面采用了决策与执行相分离的两层式结构。该系统具有结构简单、算法设计简便等特点。基于该系统,从能量角度讨论并实现了直线一级倒立摆的起摆控制,采用LQR方法实现了稳摆控制。实验证明,该方案工作可靠,能满足系统的实时性要求。     

二级倒立摆的二次型最优控制研究

倒立摆系统以其自身的不稳定性而难以控制,也因此成为自动控制实验中验证控制策略优劣的极好的实验装置。针对二级倒立摆系统的平衡控制问题,对其进行数学建模,应用二次型最优控制理论设计了控制器。仿真结果表明,二次型最优控制对于典型非线性自不稳定系统有着很好的控制能力。