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。     

二级倒立摆基于信息融合的模糊控制

本文针对二级倒立摆系统,提出了一种基于信息融合的模糊控制方法.该种方法将线性系统理论与模糊控制技术相结合,利用信息融合技术完成输入变量降维,从而大大简化了多输入模糊控制器的设计过程.仿真结果表明,本文提出的设计方法是正确的和可行的.     

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。     

基于T-S模型二级倒立摆的逐级模糊控制

针对二级倒立摆系统,提出了一种逐级模糊控制策略.该种方法基于Takagi-Sugeno模型,利用分级思想,设计逐级模糊控制规则,实现二级倒立摆系统的稳定控制.仿真结果表明,该种模糊控制策略规则数较少,控制精度高,比较适合于解决控制快速、多变量、非线性不稳定系统时遇到的规则组合爆炸问题,具有较强的实用性.     

倒立摆的双闭环模糊控制

对倒立摆采用双闭环的模糊控制方案，内环控制倒立摆的角度，外环控制倒立摆的位置，两个模糊控制器的设计都很简单，执行时间很短。在实际倒立摆装置上的实验结果验证了该方案的可行性和良好的控制性能。     

基于LQR的二级倒立摆的变论域自适应模糊控制

针对传统模糊控制的不足,以二级倒立摆为例,采用了变论域自适应模糊控制理论.考虑到二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,该方法控制效果好,鲁棒性强.     

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。     

倒立摆系统的T-S模糊控制研究

针对倒立摆的非线性采用T-S模糊控制的方法对倒立摆进行控制,建立了倒立摆的数学模型,并用Matlab进行了仿真,仿真结果表明该控制方法对倒立摆具有好的控制效果。     

基于LQR的平面二级倒立摆控制策略研究

本文对平面二级倒立摆运用分析动力学方法建立其数学模型,以LQR理论设计了平面倒立摆的最优控制器,在此基础上运用变量融合技术设计了参数自调整双模糊控制器,从而降低模糊控制器的输入变量维数,大大减少模糊控制的规则数,并研究了量化因子对控制效果的影响.应用所设计两种控制器进行系统仿真与实时控制实验,其结果证明两种控制器都能保证良好的控制精度,响应速度快,有良好的稳定性和鲁棒性。     

直线二级倒立摆模糊算法的应用研究

针对我校智能控制实验室二级倒立摆控制规律单一的现状,对二级倒立摆控制规律进行二次开发.根据二级倒立摆多变量、非线性、强耦合、绝对不稳定的特性.本文采用两种模糊算法来实现二级倒立摆的仿真研究与实时控制.首先,提出了模糊最优控制算法,采用融合函数来解决因多变量的存在而产生的“规则爆炸问题”;其次,提出了分层模糊控制的思想,使系统更符合人类的思维逻辑,更容易控制.     

AN EFFICIENT EVOLUTIONARY NEURAL FUZZY CONTROLLER FOR THE INVERTED PENDULUM SYSTEM

In this article we propose an evolutionary neural fuzzy controller for the planetary train–type inverted pendulum system (IPS) and verify its effectiveness. The novel hybrid particle swarm optimization (HPSO) learning algorithm of the proposed controller is based on approaches of the fuzzy entropy clustering (FEC), the modified PSO (MPSO), and recursive singular value decomposition (RSVD). The FEC is applied to generate base particles and the MPSO is proposed to effectively improve the performance of the traditional PSO. There are mainly two different characteristics between the MPSO and its original version; that is, the initial parameters of the MPSO are calculated by an effective local approximation method (ELAM), and the global optimum is chosen by the multi-elites strategy (MES). In addition, we use the RSVD to determine the optimal consequent parameters of fuzzy rules, in order to reduce requirements of the computational time and space. Experimental results show that the proposed approach outperforms the proportional–integral–derivative (PID), PSO, and MPSO in terms of better abilities of tracking and noise rejection for planetary train–type IPS.     

量化因子对二级倒立摆模糊控制器性能的影响

本文研究了模糊控制器量化因子对二级倒立摆模糊控制器性能的影响,提出了选择量化因子的一些基本方法、准则.通过比较、分析,以及对二级倒立摆系统的成功控制,可知本文提出的方法、准则是合理的.本文最后给出了在本文方法确定的量化因子作用下的模糊控制器与某文献模糊控制算法控制效果的比较,仿真结果显示了本文方法的有效性.     

云模型在倒立摆控制中的应用

文中提出了一种利用云模型有效地实现单电机控制的三级倒立摆动态平衡的方法。通过研究倒立摆系统的定性控制机理,给出了定性和定量之间转换的云模型的形式化表示,用来反映语言值中蕴涵的模型性和随机性。     

RULE-BASED STABILIZATION OF THE INVERTED PENDULUM

The inverted pendulum poses serious problems for qualitative modeling methods, so it is a good benchmark to lest their performance. This paper shows how a new data analysis method known as rough set theory can be utilized to swing up and stabilize the pendulum. Our approach to this task consists of deriving control rules from the actions of a human operator stabilizing the pendulum and subsequently using them for automatic control. Rule derivation is based on the "learning from examples" principle and does not require knowledge of a quantitative model of the system.     

二节倒立摆的数字控制器设计

本文介绍了用数字计算机对具有六个状态变量的二节倒立摆进行控制时,三种数字控制器和降维观测器的设计方法。用单板机在实验室中成功地进行了控制表明,这三种设计方法都是实用的。     

INPUT‐STATE LINEARIZATION OF A ROTARY INVERTED PENDULUM

The aim of this paper is to design a nonlinear controller for the rotary inverted pendulum system using the input‐state linearization method. The system is linearized, and the conditions necessary for the system to be linearizable are discussed. The range of the equilibriums of the system is also investigated. Further, after the system is linearized, the linear servo controllers are designed based on the pole‐placement scheme to control the output tracking problem. The performance of the controller is studied with different system parameters. The computer simulations demonstrate that the controller can effectively track the reference inputs.     

模糊规则控制一种绝对不稳定系统

本文设计了一个高精度、高分辨率的模糊控制器，并用以控制二阶倒立摆获得成功。提出了一种处理多变量系统的新观点，给出了模糊控制二阶倒立摆的控制规则；和一种强有力的清晰化方法，从而使模糊控制器的输出更加细腻，应用上述理论设计的高精度、高分辨率的模糊控制器，对二阶倒立摆进行实时控制获得成功。     

一类时变非线性系统的参数反馈模糊控制器分析与设计

本文针对工业控制中一类常见的非线性时变系统，提出了一种利用参数反馈在线修正 规则的模糊控制器；在全面介绍控制器结构与功能的同时，详细阐述了模糊规则修正器的原 理和设计方法，并采用基于功能评价的方法进行系统分析．在这个控制系统中，基本模糊控 制器简单实用；模糊规则修正器能充分利用对被控对象的分析成果；GA寻优算法能进一步简 化设计，提高性能．仿真结果表明，这种控制器的效果是令人满意的．     

一种参数自适应模糊PID控制器

基于Ｔａｇａｇｉ和Ｓｕｇｅｎｏ的确定性模糊模型，提出了一种参数自适应模糊ＰＩＤ控制器。该控制器的参数调整也采用确定性模糊调整规则，从而使控制器的设计简易、容易，同时与一般的参数自适应相具有很强的适应性和鲁棒性。仿真结果表明，该控制器明显地改善了控制系统的动态性能。     

腿轮式机器人的自适应模糊控制

提出了一种基于模糊神经网络(FNN)的腿轮式机器人轨迹跟踪控制方法．在利用常规P D控制器提取初始模糊规则的基础上,利用专家经验对初始规则进行补充,最后再利用误差的 反向传播算法对参数进行在线的自适应调整．仿真计算证明该方法具有良好的轨迹跟踪精度 和抗干扰能力．