基于自适应模糊PID的二级倒立摆稳定控制研究

直线二级倒立摆在运用传统PID控制时控制精度较差,该文建立了直线二级倒立摆系统的数学建模,将自适应模糊PID智能控制算法运用到二级倒立摆的稳定控制中,利用Matlab软件对传统PID控制与自适应模糊PID控制进行仿真研究。结果表明:采用自适应模糊PID控制得到的仿真图像在超调量与收敛速度效果均优于传统PID控制,说明自适应模糊PID控制效果良好。     

智能控制理论在倒立摆系统中的应用研究

倒立摆是自动控制理论与研究的典型试验设备,一直是控制领域研究的热点。本文对智能控制理论在倒立摆控制系统中的应用进行了分析,讨论了各种控制理论在该系统中应用的特点,并对倒立摆系统的控制研究前景作了展望。     

基于二级倒立摆的数学建模及系统性能分析

基于二级倒立摆非线性、强耦合、多变量和自然不稳定的高阶系统特点,文中采用Lagrange数学建模方法对二级倒立摆模型数学建模并进行系统分析。分析二级倒立摆系统结构及阐述其工作原理,并基于Lagrange方程建立该系统的非线性模型;考虑系统工作特点对建模过程中次要因素进行忽略,并在此基础上对数学模型线性化处理;对二级倒立摆模型的稳定性、可控性及可观性进行分析。结果表明：二级倒立摆模型是一个单输入多输出系统,具有高度不稳定性,但具有良好的可控性和可观性,这为二级倒立摆模型的控制系统研究奠定了坚实的理论基础。     

模糊九点控制器及其在倒立摆系统中的应用

为了实现倒立摆的稳摆控制,分析了倒立摆系统的物理行为特性,并据此设计了小车九点控制器和摆杆九点控制器,同时,依据控制优先级顺序,重点提出了模糊协调器,以协调两个控制器的行为。该控制方案不依赖数学模型,其设计原理充分体现了人对系统物理特性的认识过程,是一种表达人类控制经验的新型方案。实时控制实验表明,该方案切实有效,简单实用。     

基于改进型能量控制策略的倒立摆系统控制研究

倒立摆系统是一个非线性、多变量、强耦合及绝对不稳定的复杂高阶系统。在起摆阶段,设计出改进型能量控制策略并应用到Simulink仿真,实现有限长度导轨上的起摆快、超调小的起摆控制。在稳摆阶段,通过模糊控制器时刻调整串级PID控制中内环控制器的参数,实现了超调小、响应快、抗干扰,小车位置可控的倒立摆控制效果。应用设计的起摆和稳摆算法,弥补了传递函数不能体现非线性的倒立摆的缺点。     

二级直线型倒立摆系统的LQR控制探析

以二级直线型倒立摆系统为研究对象,基于线性二次型调节器(Linear Quadratic Regulator,LQR)理论设计了二级倒立摆系统的控制器,并进行了数值仿真,结果表明了该方法的有效性。     

单级倒立摆系统中模糊控制理论的应用

在分析了单级倒立摆非线性模型的基础上,设计了一种利用模糊控制器进行倒立摆系统控制的方法,并对计算机控制倒立摆系统进行了实际调试.结果表明控制过程具有良好的动态性能和稳态性能,该方案可以得到较为满意的控制效果.     

旋转型倒立摆应用T-S模型模糊控制的研究

针对不稳定旋转倒立摆系统 ,在对其进行动力学分析的基础上 ,借助于状态反馈极点配置方法 ,提出了一种基于T -S模型的模糊控制器设计方法 ,并进行了计算机仿真。仿真结果表明 ,该方法具有响应快、稳定性好 ,是解决倒立摆及高阶不稳定系统等问题的理想方案     

直线二级倒立摆系统的H_∞鲁棒最优控制

针对存在模型参数不确定性和外部扰动的直线型二级倒立摆系统的稳摆控制问题,对如何实现倒立摆系统鲁棒稳定的同时,还保证其达到期望的最优控制性能和H_∞性能指标的稳定性控制问题进行了研究。基于状态反馈、最优控制和H_∞鲁棒控制方法设计了一个H∞鲁棒最优控制器,用来实现对该倒立摆系统的稳摆控制。利用设计的控制器,基于倒立摆实验平台和Matlab数值仿真平台,使用该控制器来实现系统的控制并对稳定倒立摆的过程进行了验证。研究结果表明,该控制器能较好的实现对直线型二级倒立摆的稳摆控制,并对受控系统的模型参数摄动有较好的鲁棒性,同时还能利用最优的控制作用达到期望的H_∞性能指标。     

基于MATLAB的T-S型模糊控制器的设计与仿真研究

Takagi-Sugeno型模糊系统非常适合于模糊建模，针对复杂的非线性系统，采用T-S模糊模型逼近非线性系统，将非线性系统模糊化为局部线性模型。利用MABLAB软件中的模糊控制工具箱，以倒立摆为模型的仿真试验，验证了方案的有效性。     

倒立摆的混合控制

首先采用模糊滑模控制器和遗传算法寻优的PID控制器,建立混合模式控制器对倒立摆控制系统建模,而后采用Matlab/Simulink进行仿真,实验证明混合模式控制性能良好.     

自适应神经模糊推理系统在倒立摆控制中的应用

针对单级倒立摆系统具有多变量、非线性、绝对不稳定的特点,应用Matlab/Simulink设计了用于倒立摆系统的、基于自适应神经模糊推理系统的ANFIS控制器,采用反向传播算法和最小二乘算法的混合算法对倒立摆控制样本数据进行学习,调整各变量的隶属度函数,自动产生模糊规则.仿真结果表明,ANFIS控制器对倒立摆系统的摆杆角度和小车位置的控制过程具有良好的动态性能和稳态性能.     

二级倒立摆的 LQG 最优控制研究

为实现二级倒立摆系统的稳摆控制,应用了线性二次高斯最优控制。根据LQG的分离原理,首先利用最优控制设计控制律,得到状态反馈;由于系统状态不能完全测得,而且系统也不可避免地会受到噪声的影响,在详细给出相应参数取值规则的基础上,采用了卡尔曼滤波对系统输出做出最优估计。最后的仿真结果表明,设计的控制器能够较好地对二级倒立摆进行稳定控制,且具有抑制噪声和抗干扰能力。     

倒立摆系统虚拟样机仿真

建立了倒立摆系统的虚拟样机模型,利用模糊控制算法对虚拟样机进行仿真,分析了倒立摆的机械参数和初始摆角对其动态特性的影响。     

主动电磁轴承智能积分型自适应模糊控制器

将传统的PID控制器或者传统复合型模糊控制器应用到主动电磁轴承系统中,其动、静态特性之间存在着一定的矛盾,较难达到理想的控制效果。将自适应模糊控制器和智能积分器相结合,提出了智能积分型自适应模糊控制器,以一个单自由度主动电磁轴承模型为例,比较了智能积分型自适应模糊控制器、传统模糊控制器和传统PID控制器的控制性能,并进行了仿真。仿真结果证明了智能积分型自适应模糊控制器的优越性。     

单级倒立摆的模糊控制应用

随着被控对象的日趋复杂,对控制性能的要求不断提高,传统控制理论对解决复杂系统无能为力。该文将人工智能中的模糊控制引入倒立摆控制系统,以提高控制要求,改善控制精度。通过仿真实验表明这种控制思路是可行的,效果良好。     

基于LQR的直线一级倒立摆最优控制系统研究

从理论和实践上对直线一级倒立摆作了深入的研究.用牛顿-欧拉方法建立了倒立摆的数学模型,在此基础上采用线性二次型最优控制方法设计了倒立摆的控制器.通过固高公司GLIP2003倒立摆系统验证了设计结果,并达到较好的控制效果.     

一级倒立摆系统设计与LQR最优控制仿真

应用Lagrange力学,对一级倒立摆系统进行数学建模,得出了状态空间方程;设计了一级可控倒立摆系统,并对系统进行了性能分析;设计了直线一级倒立摆的LQR控制器,通过仿真和实验证明,LQR实时控制效果好,保证了系统具有良好的稳定性和鲁棒性。     

单级倒立摆FUZZY-PD控制系统的建模与仿真

单级倒立摆系统是一个非线性、不稳定的系统,对该系统的控制常被用来验证各种不同的控制方法。针对单级倒立摆进行了基于MATLAB的FUZZY-PD控制系统的建模与仿真。通过MATLAB所提供的模糊控制工具箱以及动态化的图形仿真环境SIMULINK,使复杂的模糊控制系统的仿真过程更为简便直观、缩短了开发周期。