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.     

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。     

基于模糊控制理论的二级倒立摆控制算法

采用模糊控制理论研究了二级倒立摆控制问题．运用最优控制方法设计了融合函数以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，通过设置闻值使量化因子可自动调节，进而提高模糊控制器的性能品质．仿真和实验结果都证明这种模糊控制算法规则数少，响应速度快，有良好的稳定性和鲁棒性．     

倒立摆的一种FUZZY-PD复合控制器设计

针对高维模糊控制器设计中的“规则爆炸”问题,以倒立摆为研究对象,直接将四维控制器分解为两个二维控制器,其中一个为 PD 控制器、一个为二维模糊控制器,并将这两个控制器输出直接叠加作为控制量.在此基础上,借助状态反馈极点配置方法,提出了一种比较系统化的模糊控制器参数估计方法,以弥补模糊控制器参数系统化设计方法的不足.对倒立摆系统的仿真及对它的实时控制结果均验证了该复合控制方案及这种模糊控制器参数估计方法的有效性.     

倒立摆的一种FUZZY-PD复合控制器设计

针对高维模糊控制器设计中的“规则爆炸”问题，以倒立摆为研究对象，直接将四维控制器分解为两个二维控制器，其中一个为PD控制器、一个为二维模糊控制器，并将这两个控制器输出直接叠加作为控制量，在此基础上，借助状态反馈极点配置方法，提出了一种比较系统化的模糊控制器参数估计方法，以弥补模糊控制器参数系统化设计方法的不足，对倒立摆系统的仿真及对它的实时控制结果均验证了该复合控制方案及这种模糊控制器参数估计方法的有效性。     

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。     

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。     

二级倒立摆的动态加权模糊控制

针对快速、多变量、强非线性、绝对不稳定特性的二级倒立摆系统,运用基于目标的动态加权模糊控制器对其进行控制,通过模糊推理得到加权系数动态连接各个子目标模糊控制器,使多个子目标模糊控制器在控制过程中既相互竞争又相互协调。解决了一般模糊控制在控制多变量系统时出现的规则组合爆炸问题,大大减少了模糊控制器的规则数,有利于利用专家经验。利用Matlab提供的良好的人机交互界面和功能完备的模糊逻辑设计工具,结合Simulink开放式的、动态的图形化仿真环境,使复杂的模糊控制系统的仿真过程大大简化,缩短了开发周期。实验结果表明该方案控制效果好,鲁棒性强。     

基于Sugeno模型的倒立摆模糊控制及实验

为实现对倒立摆非线性不稳定系统的精确控制,利用Sugeno模糊模型将其处理成多个局部线性模型的模糊逼近,并设计了模糊控制器．通过Simulink对倒立摆系统建模仿真,控制效果分析比较．现场实验表明,该算法能够实现对单级倒立摆的稳定控制,具有结构简单、良好的稳定性和快速性等优点,对其他非线性不稳定系统的控制提供了一种有效的途径．     

模糊预测函数控制在倒立摆上的应用研究

为了实现倒立摆系统控制的快速性和稳定性的有机结合,提出将近年来出现的模糊预测函数算法运用于倒立摆系统之中的控制方案,采用预测函数控制建立的模型输出对实际模型输出进行补偿,从而设计了倒立摆的模糊预测函数控制器,并进行了计算机仿真和实时控制.结果表明,在抑制外部扰动和实时控制性方面,可以达到较为满意的控制效果,具有较强的鲁棒性.     

环形二级倒立摆H_∞鲁棒控制器设计及仿真

研究了环形二级倒立摆的平衡控制,首先利用拉格朗日动力学方法建立了环形二级倒立摆的数学模型,分析了系统的稳定性及能控能观性;接着引入H∞回路成形鲁棒方法设计其控制器,但考虑到H∞控制器阶次过高的问题,因此采用最小信息损失方法对设计的控制器进行了降阶。通过仿真验证,证实了降阶后的H∞回路成形控制器对于环形二级倒立摆平衡控制有良好效果。     

基于模糊逻辑的滑模与状态反馈加权控制

针对小车倒立摆系统,提出了一种基于模糊逻辑的滑模与状态反馈加权的控制方法。倒立摆摆杆角度作为模糊逻辑系统的输入,输出为滑模控制器的加权系数。滑模控制将摆角控制在一个零的邻域内,在邻域内先采用近似的线性化模型来描述系统,然后采用基于极点配置的线性状态反馈来控制系统达到给定值。仿真结果表明,设计的控制器具有良好地跟踪性。     

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.     

基于广义扩展线性化方法的单级倒立摆位移控制

针对单级倒立摆系统的位移控制问题,运用拉格朗日方程建立了单级倒立摆系统的动力学模型,并对该非线性的动力学模型进行了广义的扩展线性化处理.利用MATLAB符号语言,设计并给出基于非线性反馈的单级倒立摆系统位移控制器.仿真结果表明,控制器能够达到期望的控制效果,且具有一定的鲁棒性.     

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.     

模糊趋近律滑模变结构的二级倒立摆系统控制仿真

运用一种模糊趋近律滑模控制策略,将模糊逻辑控制与趋近律相结合,推导设计出模糊趋近律的滑模变结构控制器,并对二级倒立摆系统进行了有效控制.仿真结果表明这种控制方法既保证了趋近运动的快速性,又保留了滑膜控制系统的鲁棒性,同时有效地抑制了系统抖振.     

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。     

基于RBF神经网络二级倒立摆系统的PID控制

针对二级倒立摆系统,提出一种基于RBF神经网络的PID控制方法。该方法采用RBF神经网络对PID控制器的参数进行优化修正,从而使控制器处于最优状态,实现二级倒立摆的稳定控制。仿真结果表明,该方法的控制精度较高,响应迅速,超调量较小。对于多变量、非线性、不稳定的快速系统,具有较好的控制效果。     

稳定性监控自整定模糊控制器

提出一种通过规则的在线间接调整设计模糊控制器的方法。为保证模糊控制器的全局稳定，针对一类非线性系统，设计了具有稳定性监控的环节。通过对一种机械超铰接系统即倒立摆系统的仿真研究，说明了该控制器设计的可行性。