基于BP神经网络的广义预测控制算法在一级倒立摆控制中的应用

提出了一种基于BP神经网络的广义预测控制算法,其实质是利用BP神经网络来求取广义预测控制的最优控制律,该算法对广义预测控制算法进行了简化,可以应用于快速系统的控制.以倒立摆系统作为研究的对象,将新算法应用于一级倒立摆的控制,仿真结果证实了该算法的有效性和实用性.     

神经网络PID控制在倒立摆系统中的应用

PID控制是工业过程控制中最常用的一种控制方法 ,但当被控对象具有复杂的非线性特性 ,难以建立精确的数学模型 ,且由于对象和环境的不确定性 ,往往难以达到满意的控制效果。作者用神经PID控制方法应用于倒立摆系统 ,克服了常规PID控制的不足 ,取得了很好的控制效果     

改进遗传算法及其在倒立摆控制中应用研究

针对标准遗传算法寻优时存在的个体多样性不足、搜索速度迟缓、容易陷入局优的问题,使用自适应调整的交叉算子和变异算子对其进行改进,并利用改进的遗传算法对直线一级倒立摆模型实现稳定控制的关键参数进行寻优.在Python3.8软件上对寻优过程进行仿真,仿真结果表明,改进的遗传算法可以更好地平衡全局搜索和局部寻优能力,在实验中展现了良好的效果.     

倒立摆的移动控制

构造了带自由摆的倒立摆，利用现代控制论的方法，使倒立摆在保持直立的状态下能够向任意位置移动，从而为两足步行机器人的步行研究提供借鉴．     

预测控制算法及其在倒立摆中的应用

基于神经网络模型的预测控制算法,是利用前向神经网络建立非线性被控对象的模型,以滚动优化、反馈校正实现对系统的控制。将其应用于倒立摆系统中,实现了对摆角和位移的同时控制。理论分析与仿真结果表明,该算法可避免对受控对象做复杂的数学分析。具有收敛速度快,鲁棒性较强的特点。     

倒立摆微机控制装置

本文介绍了一个倒立摆微机控制装置的设计方法。在本设计中,TP-801单板机作为控制器,其软件与PWM放大器配合,直接由伺服电动机对不稳定的被控对象——倒立摆进行控制,省去了D/A转换器。试验证明,设计是成功的。     

LQG／LTR控制在二级倒立摆系统中的应用研究

以二级倒立摆系统为例,采用LQR状态反馈与卡尔曼状态估计相结合的方法,通过回路传输恢复LTR技术弥补LQG设计的不足,完成了LQG/LTR全状态反馈控制器的设计,并运用MATLAB语言进行仿真分析,将其仿真结果与LQR控制器进行了对比。结果表明,LQG/LTR控制在二级倒立摆系统中有效地解决了在外界干扰和量测噪声等情况下出现的不稳定问题,且具有较好的鲁棒性。     

模糊控制在二级倒立摆系统中的应用

针对多变量、非线性、强耦合性的二级倒立摆系统的稳定控制问题.首先,为解决模糊控制在多变量系统中常遇到的＂规则爆炸＂问题,提出了一种基于融合函数的模糊控制方法,该方法将最优控制理论与模糊控制理论相结合,运用LQR控制方法设计了融合函数,减少了模糊控制器的规则数,并对控制参数进行了寻优和调整.其次,对系统进行了仿真分析,结果表明这种方法是有效的.最后,利用固高公司GLIP2003倒立摆系统验证了设计结果,并达到了较好的控制效果.     

二级倒立摆系统的变结构控制实现

建立了一套实验系统，实现了对二级倒立摆这个复杂的非线性对象的控制，针对系统本身存在许多不能准确建模的因素，设计了变结构控制器，实验结果表明，控制器设计是成功的，而且对外部干扰和未建模因素是鲁棒的。     

模糊控制在二级倒立摆系统中的应用

为了深入研究二级倒立摆的稳定问题,本文提出了融合函数的概念,它是融合信息的一种有效手段,减少了模糊控制器的输入维数,从而使模糊规则总数明显下降.由于模糊规则比较容易建立,这样大大简化了模糊控制器关于多变量系统的的设计,再将控制器应用到二级倒立摆进行稳定实验验证,实验结果表明,此方法不仅在4s内使倒立摆达到稳定,同时具有很强的自适应能力,鲁棒性以及良好的动态特性,而且简单易行.     

单级倒立摆系统的神经网络逆模控制

给出了单级倒立摆的一种神经网络逆模控制方案。首先，采用PD控制器控制倒立摆，采集倒立摆的输入输出数据；然后，以这些数据为基础训练倒立摆的神经网络逆模型；再采用比例控制器与逆模型串联构成逆模控制器。整体结构上单级倒立摆系统是一种闭环的逆模控制结构。仿真结果表明，所采用的神经网络逆模控制比传统的PD控制具有更短的调节时间和更小的超调，能更好地实现倒立摆的稳定控制。     

二级倒立摆控制系统分析

文章给出了二级倒立摆系统的硬件组成,分析了二级倒立摆的系统结构、数学模型．分析了系统的可控性、可观测性,给出了控制算法．在实践中,证明该方法可行,成功地立起二级倒立摆     

智能控制理论在倒立摆控制系统中的应用

倒立摆系统是一个复杂的非线性系统。本文建立了倒立摆的一种非线性数学模型，在分析的基础上，为倒立摆系统设计了一种模糊控制方案。我们对一级倒立摆系统进行了控制，取得了较好的效果。     

基于永磁同步电动机驱动的倒立摆控制与仿真

在分析永磁同步电动机和单维倒立摆数学模型的基础上,将永磁同步电动机的驱动性能与倒立摆的动态特性综合考虑,采用双闭环PID控制,实现了倒立摆系统的稳定和跟踪控制。仿真结果证明了该控制方法的有效性。     

二级倒立摆最优控制实验

二级倒立摆是检验各种控制理论的理想模型.本文给出了二级倒立摆的两种最优控制方法,分别是线性二次状态控制器（LQR）和线性二次输出控制器（LQY）.通过仿真实验,分别得出LQR和LQY两种方法下的响应曲线,可以发现两种方法都能够使得二级倒立摆系统稳定,且将两种方法进行了对比,发现其控制效果相当.