单级倒立摆系统分析与设计

倒立摆系统以其自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实验装置.作者对倒立摆系统的非线性模型进行了线性化处理,通过利用全状态反馈和线性二次型最优控制两种方法对系统进行控制以满足设计指标,最后设计仿真实验软件平台以方便对比参数设置和系统性能之间的关系.     

柔性倒立摆的PD实时控制

针对直线一级柔性倒立摆系统的多变量特性,采用三个PD控制器实现了系统的平衡控制。建立了系统的数学模型,并利用极点配置方法整定控制器参数进行仿真实验,将所设计的控制器在实际的实验设备上进行实时控制实验。实际控制结果验证了方案的有效性和正确性。     

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.     

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     

改进遗传算法及其在倒立摆控制中应用研究

针对标准遗传算法寻优时存在的个体多样性不足、搜索速度迟缓、容易陷入局优的问题,使用自适应调整的交叉算子和变异算子对其进行改进,并利用改进的遗传算法对直线一级倒立摆模型实现稳定控制的关键参数进行寻优.在Python3.8软件上对寻优过程进行仿真,仿真结果表明,改进的遗传算法可以更好地平衡全局搜索和局部寻优能力,在实验中展现了良好的效果.     

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。     

倒立摆微机控制装置

本文介绍了一个倒立摆微机控制装置的设计方法。在本设计中,TP-801单板机作为控制器,其软件与PWM放大器配合,直接由伺服电动机对不稳定的被控对象——倒立摆进行控制,省去了D/A转换器。试验证明,设计是成功的。     

倒立摆装置及其稳定性控制的研究

介绍倒立摆装置的结构及组成，给出此装置的数学模型及模型参数的确定方法，采用最优控制策略，实现倒立摆的稳定控制，对于倒立摆的简单制做及其控制研究具有一定的参考意义．     

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.     

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.     

基于LQR算法的三级倒立摆控制系统的仿真研究

倒立摆是智能控制的理想实验对象.本文首先建立了直线三级倒立摆的非线性数学模型,然后在平衡点处对其线性化,再利用二次型最优控制理论,导出控制规律.本文以MATLAB为仿真工具,设计了一系列稳定摆动和加扰实验,通过分析三级摆仿真实验曲线,明确了加权矩阵Q中各权系数对倒立摆稳定影响的相对重要程度,由此来优化加权系数的选择.实验表明,这样选择参数后,系统显示出较好的鲁棒性及动态特性.     

基于线性二次最优控制PID参数优化方法的泵控马达系统研究

结合电液比例控制试验台上的泵控马达系统的组成、液压回路原理,重点讨论试验台上的泵控马达系统的恒速控制问题;建立变量泵控制马达系统的动态特性数学模型; 提出泵控马达恒速控制系统的控制方法:PID控制与LQR控制.从理论上分析两种控制策略的方法、关系以及优缺点.用MATLAB软件对系统进行仿真,分析两种控制策略在不同的负载条件下的阶跃响应,得出相应的马达转速响应曲线图.从仿真结果看,LQR调节的性能优于PID控制,说明采用LQR调节器作为泵控马达恒速控制系统的控制方法是良好的.     

旋转倒立摆平衡姿态多模型模糊控制算法

针对开环不稳定旋转倒立摆系统,利用运行空间划分的思想设计了一种多模型模糊控制器。讨论了摆上与平衡姿态控制问题,在工况和系统参数大范围变化条件下进行了仿真实验研究,并与LQR方法进行了比较。结果表明,多模型模糊控制算法能够实现稳定的摆上和平衡姿态控制,且具有很强的鲁棒性。     

基于LQR理论的直线单级倒立摆PID控制仿真研究

针对一级倒立摆不稳定的特性,为其建立了数学模型,并采用双PID控制策略对其进行控制.通过线性二次型最优控制（LQR）理论计算出反馈矩阵K,将K中的参数作为PID控制器的参数.计算机仿真实验结果表明,此方法可以简化PID控制器参数的选取过程,并对直线一级倒立摆系统取得了良好的控制效果.     

基于模糊控制的智能大厦空调系统设计

研究了一种新型模糊楼宇控制器，以实现智能大厦空调系统的节能控制。采用便宜实用的单片机设计系统的硬件和软件。在传统模糊控制基础上进行改进，将PID控制和模糊控制结合起来，设计了一种复合模糊控制器。它既具有模糊控制灵活、响应快和适应性强的优点，又具有PID控制精度高、克服稳态误差能力强的特点。     

基于MATLAB的汽车悬架系统仿真研究

悬架作为汽车的关键零件之一,直接决定着汽车乘坐的舒适性和行驶安全性。为了建立汽车悬架系统有效的控制器,实现对悬架系统的有效控制,进而提升车身的稳定性和安全性,以主动悬架为研究对象,建立了两自由度1/4悬架模型,通过受力分析建立了合适的数学模型。并且基于MATLAB/Simulink构建了仿真模型,通过选择车身加速度这个最有效的标准作为控制目标,设计了PID控制器并进行了仿真模拟调控。最后采用试凑法整定参数,经过多次仿真模拟和对比实验结果,得出了PID控制器参数的最佳整定值。     

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。     

基于模型补偿与切换的锅炉过热汽温控制

为了减小锅炉过热汽温惰性区对象和锅炉负荷变化对汽温调节过程的影响,采用在惰性区对象上并联某-负荷的惰性区对象模型和模型静态增益环节的方法,并根据汽温实际值与模型输出值的偏差大小在汽温实际值和模型输出值之间进行切换,当偏差大于限值时切向汽温实际值,偏差小于限值时切向模型输出值,以此构成单回路固定参数PI控制系统.仿真结果表明,此控制系统可以适应不同负荷的汽温控制,控制品质要优于常规的固定参数PID串级控制系统.     

直流调速系统单神经元自适应速度控制方法

针对直流调速系统，将单神经元自适应PID控制器与负载观测器有机结合，提出了一种基于单神经元的自适应速度控制方法．仿真结果表明，该法不仅结构简单、易于实现，而且克服了单神经元自适应PID控制器抗负载扰动能力不足的缺点，在电机参数变化和负载突变时都具有较好的控制性能．     

基于改进单神经元的PET吹瓶机温度解耦控制系统研究

将神经网络应用到PID控制器的参数整定过程中,提出一种基于改进单神经元PID的控制算法,通过在吹瓶机温度解耦控制系统中的应用,得出了仿真结果及结论.仿真结果表明:该控制算法具有很强的自学习功能和自适应解耦能力,能取得良好的控制效果,因而可以广泛地应用于多变量系统的解耦控制中.