基于计算机网络的倒立摆远程实验平台研究

为了有效解决倒立摆实验教学中器材相对不足,设计开发了基于计算机网络的倒立摆远程控制系统.它由实验用户、中心服务器、实验服务器和实验设备等四层组成,运用功能强大的Java技术以及控制专用软件Matlab.该系统实现了倒立摆的远程共享和异地控制,为远程教学中的实验教学提供了一条有效地技术解决方案.     

基于计算机网络的倒立摆远程实验平台研究

为了有效解决倒立摆实验教学中器材相对不足,设计开发了基于计算机网络的倒立摆远程控制系统。它由实验用户、中心服务器、实验服务器和实验设备等四层组成,运用功能强大的Java技术以及控制专用软件Matlab。该系统实现了倒立摆的远程共享和异地控制,为远程教学中的实验教学提供了一条有效地技术解决方案。     

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。     

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。     

基于嵌入式Internet的一阶倒立摆远程监控

结合一阶倒立摆实验平台,利用美国Z-World公司的BL2000单板控制器,开发了一套倒立摆远程监控系统.然后运用嵌入式Internet技术实现了倒立摆的远程监控功能,并对远程控制中存在的时滞问题进行了分析.     

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。     

单级倒立摆反馈线性化控制仿真

本文以单级倒立摆为控制对象,介绍了反馈线性化的基本原理,设计神经网络控制器对消系统的非线性,实现对单级倒立摆的反馈线性化控制。并通过MATLAB软件进行仿真实验,结果表明了该方法的有效性。     

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。     

基于变量分组模糊控制算法的倒立摆系统

采用模糊控制理论研究了直线一级倒立摆控制问题。直线一级倒立摆系统是多变量不稳系统,为了解决模糊规则爆炸问题,本文采用了变量分组的方法完成倒立摆模糊控制器的设计方案。要使直线一级倒立摆系统稳定,必须对小车位置和摆杆角度同时进行闭环控制,而单一的控制只能控制一个控制量,本文提出了两回路的模糊控制方案。仿真和实验结果证明了该方案的可行性和良好的控制性能。     

基于模糊神经网络的倒立摆非线性系统分析

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;针对倒立摆系统的平衡控制问题,提出了用一种应用神经网络来控制倒立摆的方法,同时由于神经元网络的训练的反复性,因此在系统中加入一个模糊控制器,来对神经网络输出的控制变量进行补偿,使神经元网络训练的权值能够始终保持在某一稳定值,从而保证了控制器稳定,仿真实验结果表明采用该方法设计的并联型模糊神经网络控制器对倒立摆这一先天不稳定的系统具有理想的控制效果。     

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。     

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.     

二级倒立摆的Sugeno型模糊神经网络控制

为了提高二级倒立摆系统实时控制的响应速度和稳定性,在设计Mamdani型模糊推理规则控制器控制倒立摆系统稳定的基础上,设计了一种更有效率的基于Sugeno型模糊推理规则的模糊神经网络控制器。该控制器使用BP神经网络和最小二乘法的混合算法进行参数训练,能够准确归纳输入输出量的模糊隶属度函数和模糊逻辑规则。通过与Mamdani型控制器的仿真对比及实际控制实验结果,表明该Sugeno型模糊神经网络控制器对二级倒立摆实验装置的控制具有良好的稳定性、快速性和较高的控制精度。     

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。     

二级倒立摆的Sugeno型模糊神经网络控制

为了提高二级倒立摆系统实时控制的响应速度和稳定性,在设计Mamdani型模糊推理规则控制器控制倒立摆系统稳定的基础上,设计了一种更有效率的基于Sugeno型模糊推理规则的模糊神经网络控制器.该控制器使用BP神经网络和最小二乘法的混合算法进行参数训练.能够准确归纳输入输出量的模糊隶属度函数和模糊逻辑规则.通过与Mamdani型控制器的仿真对比及实际控制实验结果,表明该Sugeno型模糊神经网络控制器时二级倒立摆实验装置的控制具有良好的稳定性、快速性和较高的控制精度.     

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.     

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.     

单级倒立摆系统的数字最优控制器设计与仿真

倒立摆系统以其自身的不稳定性为系统的平衡提出了难题.也因此成为自动控制实验中验证控制算法优劣的极好的实验装置.通过对单级倒立摆系统的简化模型分析.设计了带有积分环节的数字最优控制器.仿真结果表明倒立摆系统在该数字最优控制器的控制作用下,无论是系统的输出还是各个状态变量,都具有较好稳定性和一定的鲁棒性.     

复杂条件下倒立摆摆角控制设计与实验研究

首先,研究复杂条件下倒立摆系统的自抗扰摆角控制,将实际系统存在的周期扰动、模型不确定性和间隙迟滞非线性等效成控制系统的输入端扰动．然后,利用扩张状态对输入端扰动进行建模和估计,通过设计扩张状态观测器和状态反馈实现复杂条件下倒立摆系统的摆角控制．最后,针对一类直线倒立摆进行仿真和实验研究．实验结果表明,倒立摆系统的自抗扰摆角控制能够克服三类影响因素对系统性能的影响,并保持良好的控制效果．