单级倒立摆的PID控制研究

对单级倒立摆系统的平衡控制问题进行了研究,分别采用PD,PI和PID三种方案实现了单级倒立摆系统的平衡控制.首先,建立系统的数学模型,然后通过仿真实验设计并整定各方案的控制器参数,将所设计的控制器分别在实际的物理设备上进行实时控制实验,都成功地实现了倒立摆的平衡控制.实际控制结果验证了各方案的正确性和有效性.     

LQR控制与PID控制在单级倒立摆中的对比研究

本文在单级倒立摆系统模型的基础上,介绍设计LQR控制器和PID控制器的基本原理,并通过对单级倒立摆系统的控制仿真实验对比研究两种控制方法,给出了相应的结论。     

单级倒立摆的PID和模糊控制对比研究

详细的分析了单级倒立摆的数学模型,通过应用PID控制和模糊控制两种方式对其进行了控制。通过实验研究,发现PID控制规律对于倒立摆这种常规不稳定的系统具有一定的控制作用,模糊控制作为智能控制的一个分支,对于这种复杂控制对象具有更好的控制效果。     

单级倒立摆控制方法研究

倒立摆系统是一非线性、强耦合、多变量和自然不稳定的系统,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.针对直线单级倒立摆系统的平衡控制问题,对其进行数学建模并进行了能控性分析,采用PID,LQR,模糊变结构3种不同的控制方法,并在Matlab环境下进行仿真,控制效果的实验对比证明了3种方案对系统平衡控制的有效性,同时也展示了它们的控制品质和特性.PID控制结构简单易于实现,LQR控制较PID控制超调量小,调节时间短,且稳定性优于PID控制器,模糊变结构控制器具有较优的鲁棒性及瞬态特性,系统受到参数摄动和外干扰时具有不变性,超调最小.3种控制策略仿真的对比结果对该方向的研究具有理论指导意义.     

PID控制在倒立摆实时控制系统中的应用

针对单级倒立摆系统的单输入双输出、强非线性、强耦合的不稳定系统,提出了双回路PID控制方案。通过仿真试验研究了双回路PID多种组合控制方案的可行性,并选出最佳方案——双回路PD-PD控制方案。通过在实际单级倒立摆装置上的实时控制试验证实所提出的控制方案可以实现了对小车位置和摆杆偏角的同时闭环控制。     

单级倒立摆复合控制设计与实现

本文针对LQR控制在单级倒立摆控制中的不足,设计了一个LQR结合PID的复合控制.并在Borland c语言环境下编写控制程序,成功实现倒立摆的控制,其控制效果比单-LQR控制的抗扰能力有明显提高.     

单级倒立摆控制方法的仿真对比研究

运用牛顿动力学方法对单级倒立摆系统进行了数学建模,并对基于经典控制理论的PID控制方法、基于最优控制理论的LQR控制方法,以及基于模糊控制理论的模糊控制方法进行了仿真对比分析研究,其分析结果对该方向的研究具有理论指导意义.     

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TS-PID的单级小车倒立摆控制系统

提出了利用TS-PID对单级小车倒立摆进行控制的方法,并且对TS-PID控制器进行了简要的理论分析,最后利用mat-lab的simulink工具对该控制系统进行了仿真,其结果表明该控制方法可行且效果明显。TS-PID控制器综合了模糊控制及PID控制的优点,具有结构简单、易于实现以及具有较强的适应性和鲁棒性,并且可以获得良好的动态性能和稳态性能。     

倒立摆与控制理论研究

介绍了倒立摆系统的几种主要控制方法,如线性控制、模糊控制、拟人智能控制和鲁俸控制,分析了各种方法的特点以及它们之间的联系,对各种方法的优缺点进行了评价.通过上述内容的介绍与探讨,充分展示了倒立摆作为一个典型控制对象,在控制理论研究中的重要地位.最后,揭示了研究倒立摆控制问题的现实意义,并对这一领域的前景提出展望.     

单神经元PID倒立摆系统

为解决双PD倒立摆控制器参数不可调的难题,利用单神经元PID控制算法简单、权值可调的特点,针对倒立摆系统,设计出基于小车位移和摆杆摆角两个回路的单神经元PID控制器。通过仿真实验研究,证明了该控制方案的可行性和有效性。最后,将该控制方案与目前常使用的双PD控制及LQR控制进行了比较。     

利用遗传算法进行PID参数寻优的倒立摆控制系统

采用遗传算法对小车倒立摆PID控制器的8个控制参数进行寻优,从而避免手工整定的繁琐过程。传统的遗传算法将多个参数对应的元素位串连接在一起构成一个长的位串,而开发的寻优算法提出将8个参数构成一个2×4的矩阵,进而再将每个参数展开成相同长度的位串,所以每个个体即是一个三维2×4×L的二进制矩阵,由8个染色体组成,其优点是8个参数的交叉操作可以相对独立进行。实验证明,开发的算法迭代20次可以达到全局最优值,控制系统性能良好。     

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.     

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.