基于T-S模糊控制模型的单级倒立摆仿真研究

为了实现对单级倒立摆非线性不稳定系统的稳定控制,本文利用模糊控制理论中的T-S模糊模型将其处理成多个局部线性模型的模糊逼近,并进行了模糊控制器的设计.通过Simulink对倒立摆系统进行了建模仿真和对系统控制效果的分析,结果表明:此模型实现了对单级倒立摆的稳定控制,并且具有模糊规则少、结构简单、很好的稳定性和快速性等优点,对于其它非线性不稳定系统的控制提出了一种有效的途径.     

基于T—S模糊模型的LQR控制器设计

基于T-S模糊模型的平行分配补偿控制器设计方法,结合线性二次型最优控制方法,设计了一个倒立摆系统状态反馈控制器.控制方法有效地将线性系统理论与模糊控制理论结合起来,可处理某些复杂的非线性自不稳定系统控制问题.针对倒立摆是一个非线性、不稳定、强耦合系统,利用MATLAB对其进行仿真实验,结果表明上述方法能够控制倒立摆稳定.TS-LQR控制器结合了模糊控制和LQR方法的优点,具有结构简单、易于实现以及稳定范围大、鲁棒性好的优点,可获得较好的动态性能和稳态性能.     

鲁棒极点配置约束下的模糊控制系统设计

针对一类利用T-S模糊模型近似描述的不确定非线性系统,给出了一种具有鲁棒极点配置功能的模糊控制器和模糊状态观测器的设计方法.首先,利用并行分配补偿(PDC)设计思想和基于线性矩阵不等式(LMI)的鲁棒极点配置理论,得到了使整个闭环系统全局渐近稳定并满足希望的动态性能的充分条件.然后将这些条件转化为标准的LMI问题.最后将该设计方法应用于倒立摆的平衡控制中,验证了本方法的有效性.     

基于T-S型的平面倒立摆双闭环模糊控制研究

针对多变量、非线性、强耦合的平面一级倒立摆系统,设计了双闭环模糊控制器.在系统数学模型的基础上,将平面一级倒立摆系统近似分解成2个非耦合的独立运动,然后利用极点配置的反馈控制方法,设计了2个模糊控制器,分别控制两个独立运动.解决了模糊控制规则数随输入变量数指数增加问题,降低了倒立摆控制系统设计的难度和复杂度.     

鲁棒极点约束的T-S系统状态反馈H∞控制方法

针对T-S模糊模型描述的非线性系统,提出一种基于线性矩阵不等式(LMI)具有闭环极点约束的状态反馈H∞控制设计方法,将闭环系统稳定性和性能指标归结为线性矩阵不等式(LMI)的凸规划问题,通过求解线性矩阵不等式得到满足要求的控制器参数。以倒立摆为例,对该方法进行了验证,结果表明该方法可行有效。     

基于模糊加权的倒立摆混合控制

针对小车倒立摆系统,提出了一种线性状态反馈控制和滑模控制模糊加权的控制方法.滑模控制器的作用是将摆角控制在零的一个邻域内,在此邻域内首先采用近似的线性化模型来描述倒立摆系统,然后采用基于极点配置的方法设计系统的线性状态反馈控制器以使系统的状态稳定在给定值,两个控制器的输出通过加权求和作为倒立摆的控制作用.仿真结果证实了该方法的有效性.     

基于T-S模型的倒立摆最优保性能模糊控制

对一类具有范数有界参数不确定性T-S模糊模型系统,采用状态反馈的并行分布补偿器(PDC)结构,基于线性矩阵不等式处理方法,研究了其最优保性能模糊控制律的设计问题.导出了保性能模糊控制律存在的条件,通过求解一个凸优化问题给出了最优保性能模糊控制律的设计方法,并用此方法设计了倒立摆系统的最优保性能模糊控制器.仿真实验验证了该设计方法的有效性.     

基于参数辨识和T-S模糊模型的一类非线性系统镇定控制器设计

针对一类非线性不确定控制系统,首先采用参数辨识的方法构造出对应的Takagi-Sugeno（T-S）模糊模型;然后运用平行分布补偿（PDC）控制器设计方法进行系统的稳定控制器设计;最终达到镇定原非线性系统的目的.给出一种从T-S模糊模型参数辨识到PDC控制器设计的非线性控制器的设计方法.针对单级倒立摆系统的仿真结果验证了所提出方法的有效性.     

基于遗传算法的二级倒立摆模糊控制器研究

倒立摆系统本身的不稳定性为系统的平衡提出了难题,也因此成为自动控制实验中验证控制算法优劣的极好的实验装置.本文利用把模糊控制和遗传算法结合起来,用遗传算法对模糊控制器的三角形隶属度函数的宽度和顶点进行自动调整,,克服了一般模糊控制设计中模糊变量的隶属度和比例、量化因子的选取通常靠经验来获取的不足,从而达到优化设计模糊控制器提高其自适应控制能力的目的,改善了控制效果.     

一类Takagi-Sugeno模糊控制器的自适应遗传优化设计

提出了一类Takagi-Sugeno模糊控制器的自适应遗传优化设计方法。采用实数编码方式,并由自适应交叉和变异概率来控制遗传操作,有效地提高了参数优化的精度和算法的寻优效率。在优化过程中引入对称性参数约束条件,大大减小了算法的搜索空间。将该算法用于倒立摆T-S模糊控制器的设计,实现了控制器参数的快速自动整定。仿真结果表明,获得的T-S模糊控制器具有优良的性能。     

基于线性T-S模糊系统的自适应系统的设计和稳定性分析

提出了一种新型的模糊自适应控制器.其中系统的未知函数由线性T-S模糊系统估计, 模糊规则的后件是线性可调的.因线性T-S模糊系统较之Mamdani模糊系统具有更好的估计性 能,我们可以获得更小的跟踪误差.由于采用李亚普诺夫合成方法来设计控制器,整个闭环系统 全局稳定,所有的信号有界.对倒立摆的仿真验证了这一点.     

基于鲁棒H∞理论的三级倒立摆控制系统研究

为了研究三级倒立摆的鲁棒控制方法,设计出三级倒立的状态反馈H∞控制器。仿真结果表明三级倒立摆具有良好的鲁棒稳定性、鲁棒性、抗干扰性,实现了对三级倒立摆的稳定控制。同时运用了状态空间极点配置法和LQR最优控制法,分别设计出针对三级倒立摆的控制器。经比较研究：采用状态反馈H∞方法设计的三级倒立摆控制器的控制效果非常好,使其具有较小的振荡和超调量,倒立摆起摆迅速,稳定控制性能优良。     

降阶模糊控制算法及其应用研究

提出降价模糊控制算法,利用多级控制策略,采用降阶函数融合信号,可以简化多输入情况下模糊控制器设计。使用线性降价模糊方法成功实现二级倒立摆的控制,证明了算法的有交效性和鲁棒性。     

旋臂式倒立摆的控制设计与仿真

针对旋臂式倒立摆的稳定控制问题,建立了二阶旋臂式倒立摆系统的数学模型,运用连续系统线性二次型最优控制理论,设计了旋臂式倒立摆控制系统的线性二次型调节器,使倒立摆系统在闭环状态下稳定。运用Matlab进行仿真,通过与传统的极点配置方法相比较,发现最优控制效果更好。     

模糊规则控制一种绝对不稳定系统

本文设计了一个高精度、高分辨率的模糊控制器，并用以控制二阶倒立摆获得成功。提出了一种处理多变量系统的新观点，给出了模糊控制二阶倒立摆的控制规则；和一种强有力的清晰化方法，从而使模糊控制器的输出更加细腻，应用上述理论设计的高精度、高分辨率的模糊控制器，对二阶倒立摆进行实时控制获得成功。     

混沌范德玻—杜芬系统的T—S模糊控制

针对混沌ADVP（范德玻—杜芬）系统,进行了T-S模糊建模和模糊控制器设计,实现了系统的稳定。在用T-S模糊模型精确重构系统结构的基础上,利用反馈同步思想和极点配置方法,基于并行分布补偿（PDC）技术,进行了控制器设计。整个设计过程只需在模糊模型基础上作极点配置,简化了计算,得到了简单且易实现的控制器。仿真表明,受控系统能够快速达到收敛,验证了方法的有效性。     

基于T-S 模糊模型的3D 刚体摆姿态控制

3D 刚体摆的倒立平衡点附近具有不稳定的流形, 针对倒立平衡位置的姿态稳定性问题, 建立T-S 模糊模型, 并采用并行分布补偿(PDC) 法和线性矩阵不等式(LMI) 法探讨了闭环T-S 模糊控制系统的稳定性. 仿真实验表明, T-S 模糊控制对3D 刚体摆倒立平衡位置处的姿态控制是可行和有效的.

     

基于LQR的平面二级倒立摆控制策略研究

本文对平面二级倒立摆运用分析动力学方法建立其数学模型,以LQR理论设计了平面倒立摆的最优控制器,在此基础上运用变量融合技术设计了参数自调整双模糊控制器,从而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.应用所设计两种控制器进行系统仿真与实时控制实验,其结果证明两种控制器都能保证良好的控制精度,响应速度快,有良好的稳定性和鲁棒性。     

基于LQR三级倒立摆变论域自适应模糊控制

针对传统模糊控制的不足,以三级倒立摆为例,应用变论域自适应模糊控制理论,给出了三级倒立摆的数学模型,并验证了其可控性。考虑到三级倒立摆为多变量系统,为了解决模糊控制器规则组合爆炸问题,利用LQR理论先设计出状态反馈器,再进行降维处理。最后利用变论域自适应模糊控制理论给出伸缩因子,从而得到变论域自适应模糊控制器。仿真结果表明,该方法控制精度高,具有良好的稳定性和鲁棒性,可实现倒立摆系统的随动控制。     

使用鲁棒控制器稳定模糊系统模型

将非线性系统用T-S模糊动态模型描述,并将全局模糊系统模型表示成不确定系统形式采用新的鲁棒控制器设计方法,设计出使全局模糊系统模型渐近稳定的线性控制器避免了并行分配补偿法中求解公共矩阵P的困难.一级倒立摆的模糊控制器设计实例,证明了方案的简洁有效.