多Agent倒立摆模糊控制系统

为了提高模糊控制系统的智能性,将Agent技术与模糊控制理论相结合,设计了一种基于多Agent的倒立摆模糊控制系统．根据多Agent系统（MAS）的设计原则,将倒立摆系统分解为3个Agent,通过建立3者之间的协商策略,使各Agent间相互协作,完成了单个Agent所无法完成的预定任务．对倒立摆控制系统的仿真验证了Agent技术与模糊控制理论结合的可行性和有效性．     

基于线性反馈的倒立摆模糊控制系统仿真

基于系统的线性化模型,利用线性反馈矩阵对模糊控制器输入变量进行了综合,所设计的简化模糊控制系统同时实现了摆杆角度和小车位移的稳定控制.仿真结果表明,该方法是有效可行的,并且具有很好的抗干扰能力.     

基于Matlab的一阶倒立摆系统建模及仿真

倒立摆系统是一个典型的快速、多变量、非线性、不稳定系统,建立其数学模型研究其稳定性对于很多工程控制有着重大意义。论文采用机理建模法对一阶倒立摆系统进行分析,建立其数学模型。采用Matlab软件进行仿真验证,仿真结果表明,实验结果符合实际实验设计,所建立的一阶倒立摆系统的数学模型是有效正确的。     

倒立摆系统的分类解耦控制研究

通过建立倒立摆系统数学模型,分析其状态空间,并采用一种分类解耦的线性化方法,简化了该系统设计的复杂程度.将模糊控制与PID整定算法结合在一起,设计了一种基于分类解耦的新型控制器.由仿真结果证明了该系统良好的动态性能和稳态性能.     

基于LQR理论的直线单级倒立摆PID控制仿真研究

针对一级倒立摆不稳定的特性,为其建立了数学模型,并采用双PID控制策略对其进行控制.通过线性二次型最优控制（LQR）理论计算出反馈矩阵K,将K中的参数作为PID控制器的参数.计算机仿真实验结果表明,此方法可以简化PID控制器参数的选取过程,并对直线一级倒立摆系统取得了良好的控制效果.     

二级倒立摆新型模糊控制策略的研究

阐述了二级倒立摆的一种新型模糊控制策略——分层模糊控制方法．该方法将二级倒立摆的多个状态变量分解为子系统，设计下层模糊控制器对其控制，上层模糊控制器负责整个系统的协调和管理，实现稳定控制．实验结果表明：分层模糊控制的模糊规则少、收敛速度快、控制效果好，具有较强的实用性。     

单级倒立摆智能控制器的设计

针对直线一级倒立摆系统的平衡控制问题,应用模糊控制理论设计了控制器.介绍了数学模型的建立和模糊控制器的设计过程.仿真及时控结果表明,模糊控制方法对于典型非线性自不稳定系统有着很好的控制能力.     

基于粒度计算的二级倒立摆模糊控制策略

二级倒立摆系统是一个多变量、非线性、不稳定的快速系统，在对其进行传统的模糊控制时，由于多变量输入而容易造成“规则爆炸”．为解决这一问题，提出了基于粒度计算的二级倒立摆模糊控制策略．根据粒度空间结构，将误差相空间划分为不同的粒元，从而构成粗粒度层和细粒度层，在不同的粒度层设计不同的控制策略，即在粗粒度层次上采用模糊控制实现系统的鲁棒性；在细粒度层次上采用PID（Proportion-Integral—Derivative）控制对系统进行进一步微调，逐步求精，最终获得理想的控制性能．实验证明：该控制策略不仅可以解决模糊控制规则呈指数爆炸的问题，而且还可以兼顾倒立摆系统的快速性和准确性指标．     

一级倒立摆SIRMs动态权重模糊推理算法仿真

为解决倒立摆采用常规模糊控制算法,其推理规则数目随输入变量成指数增长的问题,对直线一级倒立摆设计了基于SIRMs和动态连接权重模型的模糊控制器,该控制器将倒立摆的四输入变量的模糊控制化成单维模糊控制问题来解决,大大减少了模糊规则数。仿真结果表明,该控制算法能够较好地完成倒立摆的运动控制,具有很强的鲁棒性和动静态特性。     

非线性PID控制在倒立摆控制系统中的仿真研究

针对直线一级倒立摆的单输入双输出、强非线性、强耦合的不稳定系统,提出了双回路非线性PID控制方案,即分别采用一个控制器去控制小车的位移和摆杆的偏角,以同时实现小车位移和摆杆偏角的闭环控制.仿真结果表明,该控制方案是可行的、有效的,并且具有很强的抗干扰能力.     

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     

一种基于融合函数的二级倒立摆模糊控制器设计

采用模糊控制理论研究二级倒立摆控制问题。设计融合函数以降低模糊控制器输入变量维数,引入一种与系统动态性能密切相关的性能指标,提出应用混沌优化算法优化加权矩阵来提高控制系统的性能。本方案在实物二级倒立摆上进行了实验,结果证明该设计方法有效。     

基于自适应遗传算法模糊PID控制器参数优化

该文针对自适应模糊控制器的多参数优化问题,提出一种自适应遗传算法同时优化模糊规则和隶属函数的方法.先对隶属度函数和控制规则进行联合编码,遗传进化前期采用锦标赛精英保留,后期采用基于轮盘赌的非线性选择方法,保留了种群中较优个体,提高种群的多样性.采用一种自适应交叉变异算子,使交叉变异概率根据进化过程不断自动调整,避免算法...     

基于粒度计算的二级倒立摆模糊控制策略

二级倒立摆系统是一个多变量、非线性、不稳定的快速系统,在对其进行传统的模糊控制时,由于多变量输入而容易造成"规则爆炸".为解决这一问题,提出了基于粒度计算的二级倒立摆模糊控制策略.根据粒度空间结构,将误差相空间划分为不同的粒元,从而构成粗粒度层和细粒度层,在不同的粒度层设计不同的控制策略,即在粗粒度层次上采用模糊控制实现系统的鲁棒性;在细粒度层次上采用PID(Proportion-Integral-Derivative)控制对系统进行进一步微调,逐步求精,最终获得理想的控制性能.实验证明,该控制策略不仅可以解决模糊控制规则呈指数爆炸的问题,而且还可以兼顾倒立摆系统的快速性和准确性指标.     

四级倒立摆系统的Lagrange方程建模

提出一种采用分析力学中的Lagrange方程来建立四级倒立摆系统数学模型的方法,可以大大简化建模过程.经验证,该建模方法是有效而可行的.     

基于T-S模型的二级倒立摆模糊控制研究

对非线性、强耦合和绝对不稳定的二级倒立摆进行了运动分析,并针对实验用的二级倒立摆,建立了其运动的状态方程.根据实验中运动的特点,提出了基于T-S模型的模糊控制,取得了较好的控制效果.