三级倒立摆的LQG最优控制应用研究

针对三级倒立摆的强耦合不稳定性,应用线性二次型高斯最优控制的方法,设计LQG控制器,对其进行Matlab仿真研究,仿真结果表明,设计的控制器能很好的对倒立摆进行稳定控制,且具有较好的抑制噪声和抗干扰能力.     

单级旋转倒立摆的建模与控制仿真

本文介绍了单级旋转倒立摆系统的构成和数学模型，根据倒立摆系统的数学模型在Matlab环境下设计了两种控制器，并进行仿真。仿真结果表明了最优控制策略LQR控制器的控制效果要优于闭环状态反馈极点配置调节器。     

倒立摆系统的最优控制应用研究

针对倒立摆系统的不稳定性,对最优控制理论在倒立摆控制系统中的应用进行了分析,设计LQR控制器,并在倒立摆实验装置上进行了实验。实验结果表明设计的控制器是有效的,对倒立摆系统的平衡稳定控制效果好,提高了系统的抗干扰能力。     

线性二次型最优控制在倒立摆系统中的实现

线性二次型最优控制是一类以线性系统为被控对象,以二次型泛函指标为性能指标的最优控制问题,由于特殊的指标形式和系统对象的线性性质,使所讨论的带有等式约束的动态优化问题可以获得基于Riccati方程表达的线性状态反馈,文中给出了一种利用线性二次最优控制理论实现小车倒立摆平面运动的控制方法,并在此基础上建立了相应的数学模型,同时,利用MATLAB工具进行了计算机仿真,仿真结果表明,该方案可以得到较为满意的结果。     

基于灰色预测模型的倒立摆LQR最优控制

基于一级倒立摆系统线性模型的不确定性,建立了灰色预测模型.提出了一种基于灰色预测模型的一级倒立摆LQR最优控制算法,通过系统仿真,与一级倒立摆LQR最优控制进行了对比,结果表明基于灰色预测模型的倒立摆LQR最优控制具有更强的鲁棒性和更好的节能效果.     

含时滞倒立摆系统的最优控制研究

倒立摆本身是一个自然不稳定系统,时滞的存在更加恶化了系统性能。基于牛顿动力学方法建立了具时滞单级倒立摆系统的动力学模型,运用线性二次型最优控制策略设计了倒立摆控制器,将时滞环节采用Padé一阶对称逼近,通过Routh稳定判据,得到闭环系统的临界稳定的时滞大小。通过实例仿真进行验证,并与PID控制策略相比较,结果表明本文方法正确,所设计的最优控制器性能优于PID控制器,在临界时滞范围内有较好的控制效果,但与无时滞时相比,系统的动态性能有所降低。     

时滞倒立摆系统的最优控制

基于牛顿第二定律建立了时滞单级倒立摆系统的动力学模型,运用线性二次型最优控制策略设计了倒立摆控制器,将时滞环节采用Padé一阶级数对称逼近,通过Routh-Hurwitz稳定判据,得到闭环系统临界稳定的时滞量.通过实例仿真进行验证,并与PID控制策略相比较,结果表明本文方法是有效的,所设计的最优控制器性能优于PID控制器,在临界时滞量范围内有较好的控制效果,但与无时滞时相比,系统的动态性能有所降低.     

单级旋转倒立摆的二次型最优控制研究

针对多变量、非线性和强耦合的单级旋转倒立摆系统,采用拉格朗日方法推导单级旋转倒立摆系统的数学模型,并在平衡点附近进行线性化处理,分析了系统的性能.分别采用线性二次型最优控制策略LQR及LQY方法对旋转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研究.实验分析表明这两种控制方案可行,且效果良好.     

平面二级倒立摆基于参数优化的模糊控制

对基于XY平台的平面二级倒立摆进行运动学和动力学分析,得到系统状态方程。通过构造综合误差E和综合误差变化率EC,减少输入变量维数设计模糊控制器,使模糊控制器的控制规则更为简单、有效,同时对量化因子参数进行优化。     

三级倒立摆的LQR方法优化参数控制

倒立摆是智能控制的理想对象。使用拉格朗日方程建立三级倒立摆系统的非线性数学模型,在平衡点处对其线性化,利用LQR（Linear Quadratic Regulator）最优控制理论,导出控制规律。通过对三级倒立摆一系列稳定摆动和加扰实验仿真曲线的分析,明确了加权矩阵Q中各权系数对系统稳定性控制的重要性,由此来优化权系数的选择。实验表明,系统显示出较好的鲁棒性和动态性能。     

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。     

基于飞轮的单级倒立摆系统的建模与仿真

针对目前融轮机器人的侧向平衡控制问题,设计了一种基于飞轮的单级倒立摆系统.简单地介绍了目前有关倒立摆系统的研究现状,然后利用拉格朗日方法建立了基于飞轮的单级倒立摆系统的数学模型,同时,对所建立的数学模型(精确模型和线性化模型)在Matlab/Simulink中进行了仿真验证,仿真结果证实了所建立的模型是可信的,并用现代...     

一种生长型神经网络的倒立摆控制方案

针对倒立摆系统,提出了在结构上可生长的神经网络控制方案。网络利用细胞生长结构算法,在工作域中实现对状态变量的模式分类,并通过新神经元的插入实现网络规模的生长演化。在输出域中针对倒立摆控制任务采用强化Hebb学习机制,实现不同的神经元以最佳方式响应不同性质的信号刺激。仿真表明,通过神经网络自身的发育,该方案有效控制了倒立摆系统。     

一种生长型神经网络的倒立摆控制方案

针对倒立摆系统,提出了在结构上可生长的神经网络控制方案.网络利用细胞生长结构算法,在工作域中实现对状态变量的模式分类,并通过新神经元的插入实现网络规模的生长演化.在输出域中针对倒立摆控制任务采用强化Hebb学习机制,实现不同的神经元以最佳方式响应不同性质的信号刺激.仿真表明,通过神经网络自身的发育,该方案有效控制了倒立摆系统.     

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.     

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。     

基于MATLAB的单级倒立摆的LQR控制研究

以一级直线倒立摆为模型研究线性二次型指标的最优控制问题,并利用MATLAB强大的运算和仿真能力来设计LQR最优控制器系统。通过调整加权矩阵Q和R,使控制器的系统性能达到最优,并画出系统阶跃响应曲线。仿真结果表明该系统具较好的稳定性和快速性。     

单级倒立摆建模及其控制方法设计

单级倒立摆控制是一个即复杂而又对准确性、快速性要求很高的非线性不稳定系统控制问题。单级倒立摆数学模型的建立对研究其稳定性具有指导作用。用拉格朗日功能平衡法建立了倒立摆的刚体动力学方程,采用了LQR法对其进行了控制设计,并且进行了MATLAB仿真,结果表明此方法均可以成功控制倒立摆,使其稳定并具有良好的鲁棒性。     

基于拉格朗日建模的单级倒立摆起摆与稳定控制

基于拉格朗日方法建立直线一级倒立摆系统的数学模型.采用能量反馈进行倒立摆的起摆控制,在平衡点附近切换并采用现代控制理论中的状态空间极点配置以实现稳定控制.仿真和实验结果表明该方法对单级直线倒立摆系统的起摆与稳定控制具有很好的效果.