平面二级倒立摆自适应滑模控制器设计

研究平面二级倒立摆系统稳定性和速度特性优化问题,由于倒立摆系统的外界扰动的不确定性,建立平面二级倒立摆的数学模型,应用变结构控制理论(SMC)和模糊逻辑系统设计了自适应滑模控制器,把趋近律和切换控制的模糊化相结合,采用模糊系统调整趋近速率的大小,在加快趋近速度的同时用模糊逼近切换控制,为减少控制量的抖振和优化控制系统,同时倒立摆控制具有了滑模控制对外界扰动和参数摄动的不变性。进行仿真的结果验证了控制器的稳定性,表明控制器系统能保证在不同的运行条件下具有快速性和鲁棒性。     

基于PSO的二级倒立摆LQR最优控制器设计

根据微粒群算法的随机性、快速性、易于实现性等优点,针对LQR在二级倒立摆最优控制设计过程中对加权矩阵Q、R选择的盲目性,研究了基于PSO的LQR最优控制器的设计方法,该方法利用PSO算法的启发式全局优化特点对Q、R阵进行寻优,然后得到状态反馈控制律K。并设计了基于该方法的二级倒立摆的最优控制器,通过和基于遗传算法的LQR最优控制器比较,仿真结果表明：该方法所设计的最优控制器能使系统的响应时间更快,超调量更小,对二级倒立摆的控制效果更理想。     

二级倒立摆的参变量模糊控制

本文主要研究用参变量模糊控制对二级倒立摆进行实时控制的问题。提出了Ｆｕｚｚｙ控制多变量系统的一种分析方法，给出了综合误差、综合误差变化率的概念，并叙述了综合系数的设计方法。应用综合误差理论设计了带参变量Ｆｕｚｚｙ控制器，且用３８６微机对二级倒立摆进行实时控制，取得了较好的效果。     

基于混沌搜索的二级倒立摆模糊控制器设计

利用混沌优化的模糊控制方法对二级倒立摆系统进行闭环控制。用混沌算法优化控制器的参数,首先将混沌变量引入到模糊控制器的参数域,并进行全局范围内直接寻优,当获得全局近似最优解后,再缩小寻优区间,根据性能指标,在次优解附近继续寻优,得到全局最优参数。控制结果说明该方法是有效可行的。     

二级倒立摆控制器设计及稳定性研究

在二级倒立摆控制器优化设计的研究中,由于二级倒立摆系统是一种复杂多变量、强耦合的不稳定系统,较难达到稳定平衡状态,首先要建立模型,之后才能够进行系统仿真与实际控制实验.由于系统对控制器性能要求较高,因此选用遗传算法训练的小波神经网络控制器,并针对遗传算法仍然存在的收敛速度慢,泛化性能差,可能陷入“早熟”等许多问题,对算法加以改进.将采用罚函数为基础的小生境技术引进到遗传算法中;并根据个体适应度来改进交叉概率.在仿真与实物控制实验中,控制器能够实现二级倒立摆系统的稳定控制,且抗干扰能力、系统平衡恢复速度优良,验证了设计的二级倒立摆控制器的有效性.     

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。     

二级倒立摆的半物理仿真模型研究与实现

本文在MATLAB环境下建立了二级倒立摆的半物理实时仿真模型，并应用线性二次型最优控制策略．设计了一个二级倒立摆LQR控制器。在实验中，运行该半实物仿真模型，成功的使倒立摆稳定地平衡在“倒立”状态。     

直线柔性连接两级倒立摆控制器设计

倒立摆系统是一个复杂的、非线性的、不稳定的高阶系统。倒立摆的控制一直是控制理论及应用的典型课题。分析了如何利用拉格朗日方程对直线柔性连接两级倒立摆系统建模，采用LQR法设计最优控制器，进行了具体架构以及阐述了此系统设计的控制器在实际物理系统中的实现问题。所设计的控制器对此倒立摆系统成功实施了控制，既证明了系统建模的正确性，也是倒立摆控制中的一项重大突破。相关研究成果将在航天科技及机器人学等领域发挥重要作用．     

环型二级倒立摆的控制研究与实验

通过分析环型二级倒立摆系统的动力学特性，将系统的状态空间方程在“倒立”的平衡点会近进行线性化处理，应用线性二次型最优控制策略，对环型二级倒立摆进行控制器的设计与仿真实验，并成功地将所设计的控制器应用到实际的环形二级倒立摆系统上，使其稳定地平衡在“倒立”状态，所做应用与实际实验在国内尚未见到报道。     

模糊控制在二级倒立摆中的应用

本文推导了二级倒立摆的数学模型，研究了它的控制方法。本文引入了综合误差和综合误差变化率的概念，大大的减少了模糊控制器的输入变量，从而减少了模糊控制器的控制规则，使控制器的控制规则更简单、有效。     

平面两级倒立摆的分析、控制器设计与实现

对基于XY平台的平面两级倒立摆进行了运动学和动力学分析,由于系统具有很强的非线性以及耦合等特性,需要在其平衡点附近线性化,以得到系统的近似线性状态方程。然后分析了系统的可控性,并根据状态方程采用线性二次最优控制LQR方法设计控制器。仿真结果说明,倒立摆系统可以得到很好的稳定效果。最后进行了多次实验,倒立摆都可以稳定很长时间,而且可以施加一定的干扰,具有较好的鲁棒性。实验结果说明,此方法是有效可行的。     

多种群遗传算法的倒立摆LQR控制器设计

针对传统遗传算法在设计倒立摆LQR控制器时,算法会因个别超常个体或群体较快趋于单一化而导致不能得到满意控制参数的问题,利用Sheffield遗传工具箱,设计了多种群遗传算法。算法的开始引入了多个种群同时进行优化搜索,不同的种群采用不同的交叉概率和变异概率,种群之间采用移民算子建立联系,各种群产生的最优个体通过精华种群实现留优。在Simulink环境下建立模型并计算性能指标,Simulink环境下的输出值作为多种群遗传算法的目标函数值。仿真结果表明,在存在建模误差的情况下,本算法稳定性好、遗传代数小,有效地避免了早熟,更为适合复杂问题的优化。     

旋转二级倒立摆的控制系统设计与仿真

小车倒立摆系统是一个典型的多变量、非线性、强耦合和快速运动的自然不稳定系统,其控制问题被公认为控制理论的一个典型问题,是控制理论研究的典型实验平台.旋转二级倒立摆是一种新型的倒立摆装置,与同级的直线轨道倒立摆相比,结构简单紧凑,但模型更复杂和不稳定,对控制算法提出更高的要求,增加了控制难度.该文基于动力学理论分析旋转二级倒立摆系统的结构,建立了旋转二级倒立摆系统的数学模型状态空间方程,分析了系统的稳定性和可控性.采用二次型最优控制策略对旋转二级倒立摆系统进行控制系统设计,并借助Matlab平台进行了仿真实验.实验结果证明了其控制有效性,该控制结果与其它控制方法相比,有较优的稳态特性和快速性,系统处在较大的非平衡初始状态,旋转二级摆杆也能稳定地控制在倒立平衡位置附近.因此可以进一步扩展到多级旋转倒立摆的控制,对于实现其它不稳定系统的控制,也有着一定的借鉴价值.     

基于遗传算法PID的旋转式倒立摆控制

旋转式倒立摆系统是一个多变量、强非线性、强耦合的不稳定系统,是人们检验、比较各种控制理论和方法的理想试验平台,国内外许多机构对它进行了广泛的研究,如何对其进行有效控制一直是控制界的一大热点。分析了旋转式倒立摆的数学模型,然后用Matlab建立了它的仿真模型,利用PID控制器对其进行控制。为了避免手工整定PID参数的繁琐过程,用遗传算法对旋转式倒立摆PID控制器的控制参数进行寻优,并以此来控制旋转式倒立摆。仿真结果表明利用遗传算法寻优设计的PID控制器来控制旋转式倒立摆可以获得很好的动态品质和稳定性。     

基于最优权值的二级倒立摆模糊控制器

提出利用最优反馈矩阵来加权模糊控制器的输入变量,并且通过对系统状态的综合处理,减少了模糊控制器的输入变量,降低了控制器的设计难度。仿真结果表明,这种控制器不但结构简单,而且具有很好的控制效果。     

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。