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.     

基于STM32的飞轮倒立摆的平衡控制

平衡控制在航空航天、机器人直立控制、科研教学等方面具有广泛应用,因此对平衡控制的研究具有重要意义。以倒立摆为对象研究平衡控制,首先在CAD三维设计软件中设计了倒立摆模型,在ADAMS中通过控制系统仿真模拟实现了倒立摆的平衡控制;同时搭建了实物模型,设计了相关的硬件电路和控制程序,实现了实物模型的起跳及平衡控制。实验结果表明所设计的飞轮倒立摆具有良好的稳定性和抗干扰性。     

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。     

单级倒立摆LQR最优控制及其嵌入式系统实现

倒立摆以其非线性特点成为控制理论分析和设计的典型实验设备.针对单级倒立摆系统,建立其数学模型,设计了线性二次型最优控制器,利用Matlab进行了仿真验证.同时,搭建了控制系统的实物实验平台,利用Z-World公司的嵌入式系统实现了该控制算法,并进行了调试,完成了倒立摆的平衡控制.并作了一些干扰实验来验证系统性能.仿真研究和实物实验的结果,表明在嵌入式控制系统中实现的LQR最优控制算法具有很好的控制效果,使倒立摆具有良好的动态性能和稳态性能.     

基于DSP的二轮小车-倒立摆系统

为了提高倒立摆运动的自由度,同时也提高了控制难度,以便实现更多的控制内容,利用DSP的强大功能,设计了一种基于DSP的二轮小车—倒立摆系统。介绍了以DSP芯片TMS320LF2407为核心的二轮小车—倒立摆的硬件系统的开发,以及运用现代控制理论设计的控制软件,实现小车—倒立摆的倒立平稳控制和在小车—倒立摆保持倒立状态下的自由位置移动控制。控制结果表明了二轮小车—倒立摆系统的设计是成功的,原先的控制设想也是可行的。     

平面倒立摆建模与最优控制算法的研究

倒立摆系统是一个多变量、非线性、高阶次、强耦合、欠驱动的自然不稳定系统,是自动控制理论教学和研究中典型的物理模型。本文以平面倒立摆系统为研究对象,使用拉格朗日方程建立了多级平面倒立摆的数学模型。采用线性二次最优控制算法,分别设计了LQR及LQR-模糊控制器,实现平面多级倒立摆的平衡控制,结论证明了本文设计的LQR控制器有很好的稳定性、鲁棒性和适应性。     

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。     

基于PID双闭环的旋转倒立摆控制系统

针对倒立摆多变量、非线性和强耦合性等特性,设计并制作了基于PID双闭环的旋转倒立摆控制系统.以STM32控制器为主控核心,光电编码器为传感器,搭建了系统的硬件部分.软件部分主要包括起摆算法和稳摆算法,起摆算法基于能量补偿,稳摆算法采用PID双闭环.在系统实物上的实验结果验证了系统控制方案的可行性和良好的控制性能.     

三级倒立摆的自适应神经模糊控制

在三级倒立摆(TIP)系统中, 应用神经网络与模糊控制相结合的自适应神经模糊推理系统(adaptive neuralfuzzy inference system), 根据样本数据调整隶属函数和控制规则参数, 使得训练后ANFIS控制器很好地模拟期望的输入输出数据. 仿真结果表明所设计的ANFIS控制器对三级倒立摆系统的稳定控制是可行的. 与LQR控制相比, 基于ANFIS控制的倒立摆系统具有良好的动态性能和抗干扰性能.     

二级倒立摆变结构控制改进方案的对比研究

关于二级倒立摆稳定性优化控制问题,二级倒立摆是一个高度非线性系统,具有强耦合和快速运动的特点。但目前采用常规滑动模态变结构控制方法使系统出现高频抖动,导致系统存在稳定性差的问题。采用直线二级倒立摆为被控对象,通过用指数趋近律、边界层法和连续函数的趋近律三种改进方案对二级倒立摆系统进行了仿真,实验效果的对比结果表明,三种方案均能实现对二级倒立摆的稳定性有效控制,并可以使系统抖振得到抑制,为二级倒立摆稳定性设计提供了依据。     

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。     

Control of unstable mechanical system Control of pendulum†

This paper relates to the design of a control system for a mechanical system which contains an unstable mode and to an experiment for demonstrating that the control theory may be applied to practical real systems. In this paper the object treated is the control of the pendulum-cart system, which has been studied by many control theorists and engineers as an inverted pendulum problem, and a composite control system is designed not only to stabilize the inverted pendulum but to swing the pendulum from the natural pendent position up to the inverted position, which is actually made. The experimental results are presented.     

Simulation studies of inverted pendulum based on PID controllers

The inverted pendulum problem is one of the most important problems in control theory and has been studied excessively in control literatures. When a control system have more than two PID controllers, the adjustment of PID parameters is not an easy problem. In this paper, PID controllers are applied to the stabilization and tracking control of three types of inverted pendulum. The way how to design the PID controllers is given step by step in this paper. Simulation results prove that the way to design of PID controllers is very simple and effective. The system design not only can realize stabilization and tracking control of three types of inverted pendulum, but also have robustness to outer large and fast disturbances.     

倒立摆的自适应积分反步控制策略

针对直线单级倒立摆在模型参数不确定和外部扰动情况下的稳定控制问题,提出一种自适应积分反步控制策略。采用拉格朗日方程建立倒立摆系统的运动学模型,为减少稳态误差,将误差积分项引入反步法,设计了倒立摆的控制器;对含有未知参数的系统非线性状态微分方程,设计适当的Lyapunov函数推导出系统未知参数的自适应更新律,削弱了参数不确定性的影响。将自适应积分反步控制与一般的反步法控制、模糊控制及神经网络控制的仿真结果进行了对比,并在LabVIEW开发环境下进行了实物实验。结果表明,自适应积分反步法可以较为迅速且精确地完成稳定控制,较好地克服系统参数不确定及外部扰动的影响,具有较强的鲁棒性。     

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.     

Position control of a mobile inverted pendulum system using radial basis function network

This article presents the implementation of position control of a mobile inverted pendulum (MIP) system by using the radial basis function (RBF) network. The MIP has two wheels to move on the plane and to balance the pendulum. The MIP is a nonlinear system whose dynamics is nonholonomic. The goal of this study was to control the MIP to maintain the balance of the pendulum while tracking a desired position of the cart. The reference compensation technique scheme is used as a neural network control method for the MIP. The back-propagation learning algorithm of the RBF network is derived for online learning and control. The control algorithm has been embedded on a DSP 2812 board to achieve real-time control. Experimental results are conducted and show successful control performances of both balancing and tracking the desired position of the MIP.     

二级倒立摆控制器的仿真与设计

该文运用现代控制理论并以MATLAB语言为辅助设计工具，在计算机上进行二级倒立摆系统的外控制器的分析与设计工作。用模拟电路实现了外控制器，并在二级倒立摆上实验成功。证实了降阶观测器可以用模拟电路近似实现，即使是较复杂的系统，现代控制理论的应用也不一定要求运算的高精度。用于现代控制理论实验课教学中便于学生理解和接受。     

基于DSP的两轮式倒立摆自平衡控制系统

应用动力学理论的拉格朗日方程对两轮式倒立摆自平衡控制系统进行系统分析和数学建模,并基于状态反馈等控制理论对控制系统进行仿真,实现了基于DSP的软件控制,使系统在各种运动状态下保持平衡.两轮式自平衡控制系统已经初步实现自平衡,以及行走等功能.     

基于强化学习的二级倒立摆控制

在模型未知和没有先验经验的条件下，采用一种改进的强化学习算法实现二级倒立摆系统的平衡控制。该学习算法不需要预测和辨识模型，能通过网络自身的联想和记忆，在线寻求最优策略。该学习算法采用基于神经网络的值函数逼近，并用直接梯度和适合度轨迹修正权值，有效实现对连续状态和行为空间任务的控制。计算机仿真证明了该强化学习算法在较短的时间内即可成功地学会控制直线二级倒立摆系统。