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MATLAB/GUI的倒立摆仿真实验平台设计

针对自动控制理论教学中无法在课堂上直接利用倒立摆实验设备进行演示的问题,设计实现了基于MATLAB/GUI(MATLAB’s Graphical User Interface)的直线二级倒立摆仿真实验平台,该平台可集成多个仿真实验,具有很强的可拓展性,能够在界面中修改仿真参数并方便地调用仿真文件进行仿真。通过多次实验,验证了该实验平台的正确性和实用性。     

基于简化模型的倒立摆控制实验研究

本文根据二级倒立摆系统的特点，对其离散数学模型进行了简化，基于这个简化模型，应用二次型性能和指标最优控制的方法，设计控制规律，避免了状态观测器的设计过程，实验结果证明了这种方法的可行性。     

基于混沌优化的二级倒立摆最优控制实验

为解决LQ控制多变量系统时权矩阵参数难以确定的问题,在引入一种与系统动态性能密切相关的性能指标基础上,提出了混沌全局粗搜索和局部细搜索相结合的优化LQ控制器,并且进行了二级倒立摆的实时控制.最后的实验证实了,该方法既是线性二次型泛函意义下的最优,又能解决具有快速、强非线性、绝对不稳定系统的控制问题.     

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。     

基于以太网的倒立摆远程监控系统研究

文章介绍了一种基于以太网的倒立摆远程监控实验系统的实现方案,较为详细地介绍了该实验系统的方案选择设计、各组成部分的设计及软件设计等。通过该实验系统,用户可远程进行倒立摆实验,还能够获取历史实验数据。实验表明,该实验系统能够保证数据通信的实时性和现场控制计算机的安全性。     

基于JAVA的倒立摆网络系统

以倒立摆为实验对象,应用网络、自动控制、JAVA等技术,实验允许用户选择合适的测试信号,然后利用收集到的数据进行对象的参数估计,设计实验后再通过网络在真实的倒立摆上进行控制平衡实验。并可以通过网络观看实时视频或录像。该系统的成功投运, 实现了资源的共享,提高了实验的水平,为远程控制领域提供了有益的经验。     

基于LabVIEW的倒立摆控制器驱动函数库设计

选用LabVIEW作为倒立摆控制系统的界面设计开发工具。为了在LabVIEW图形化编程环境下使用倒立摆控制器Windows环境下的动态链接库,本文将动态链接库中的函数全部转换设计为在LabVIEW环境下可以调用的函数形式。在LabVIEW开发环境中实现了倒立摆测控系统程序的各项功能。     

倒立摆的PID与LQR控制算法的对比研究

文章在一级倒立摆的数学模型的基础上,基于MATLAB仿真软件,对一级倒立摆的PID及LQR控制算法进行了仿真研究,一般而言,LQR控制算法的控制性能要优于PID控制算法.     

倒立摆模糊控制虚拟实验的设计与实现

本文采用VRML对倒立摆装置进行虚拟,使用Simulink建立控制系统模型,利用模糊控制工具箱设计模糊控制规则及隶属度函数,通过虚拟现实工具箱对倒立摆进行控制,用开发的图形用户界面对整个系统进行统一操作。最后采用Visual C++对系统进行封装,形成完整的倒立摆模糊控制虚拟实验。     

一种基于DSP的通用变频器技术研究

基于TI公司TMS320F2812的用于交流电机调速采用通用变频器,在变频器中控制电路采用DSP代替传统的模拟控制芯片,由DSP产生PWM信号经隔离驱动控制逆变电路中的六个开关管通断,产生所需的三相交流电压,最后对应用于工业控制的交流电机进行调速。数字控制变频器提高了系统效率,降低并减小了变频器重量和体积,便于实现不同的控制策略。     

基于非线性控制方法的倒立摆系统控制

应用非线性系统跟踪控制方法对倒立摆系统的控制进行研究.基于非线性系统控制方法对倒立摆系统摆的镇定问题、台车位置调节问题和鲁棒控制问题设计出了具体的控制器.最后给出了在所设计的各种控制器作用下系统的仿真结果,结果表明所设计的控制器对倒立摆系统的稳定控制具有良好的效果.     

基于SOM神经网络的三电平逆变器的故障诊断

针对三电平逆变器的开路故障,采用一种基于小波包变换与自组织映射神经网络(SOM)的故障诊断方法。测量三电平逆变器的上、中、下桥臂电压进行故障模式的分类,桥臂电压经过小波包分解后进行故障特征向量提取,将故障向量作为SOM神经网络的输入进行故障模式识别。仿真和实验表明,该诊断方法对三电平逆变器故障的分类准确且快速,能够降低检修人员的故障识别难度,有效提高诊断效率,对于实现三电平逆变器的在线故障诊断具有广阔的应用前景。     

基于Hammerstein 模型的感应电机变频器调速系统神经网络控制

针对感应电机变频器调速系统的非线性特点,提出一种基于Hammerstein模型的神经网络控制方法。 Hammerstein模型由静态非线性模块和动态线性模块组成。首先,利用ARMA模型实现对感应电机变频器调速系统的线性动态模块辨识;然后,基于该辨识模型,实现调速系统非线性静态模块神经网络逆模型辨识与系统直接逆控制;最后,针对控制过程中存在的电机负载扰动问题,设计了神经网络直接逆控制器在线学习与控制策略。仿真实验表明,所提出的控制策略可以获得满意的控制效果。     

DRNN在倒立摆摆起控制中的研究

针对小车一级倒立摆的起摆控制,以DRNN神经网络作为辨识器,在线自适应调整PD控制器的两项参数。在起摆范围相同的情况下,DRNN神经网络控制的倒立摆系统其模型参数变化范围为-50%～30%,传统PD控制倒立摆系统其参数变化范围为-40%～20%。结果表明,基于DRNN神经网络的PD控制器比传统的PD控制器具有较强的抗干扰能力和自适应能力,系统鲁棒性增强,效果明显优于传统的PD控制器。     

基于一级倒立摆模型仿人机器人控制算法研究

针对仿人机器人步态行走不稳定的问题,以倒立摆为控制对象,建立仿人机器人步态行走数学模型。以仿人机器人姿态角和位移建立双闭环控制系统,采用PID控制算法对仿人机器人姿态角和位移进行调节。以19自由度仿人机器人进行实验验证,表明了所采用仿人机器人步态行走系统PID控制算法的正确性及高精确度。系统响应稳定,超调<0.3%,调节时间<0.2 s,关节输出相对误差最大值为2.25%,可实现仿人机器人稳定的步态行走。     

僵尸网络活跃度的网络威胁预测模型研究

当前的僵尸网络预测模型大多是基于网络流量监控,而未考虑僵尸网络的规模和僵尸机的活跃度.根据僵尸网络的特点提出一种僵尸网络威胁预测模型,该预测模型综合考虑了僵尸网络的规模和活跃度,仿真实验表明这种预测模型能够对网络潜在的威胁作出较为准确的预测,提高了网络的安全性.     

一种基于BP组件的学习控制系统及其在倒立摆控制上的应用

给出了一个组件化方法设计学习控制系统的一个实例.学习控制系统建立在两个BP组件——BP模型和BP控制器的基础上,通过双通道反向学习的方法在控制过程中进行自我调整,适应控制对象的变化以及模型和控制器本身的不同条件.首先介绍了BP组件的接口和功能规范.然后建立基于BP组件的学习控制系统的组件化框架.最后给出一个基于BP组件的学习控制系统在倒立摆控制上的应用.     

基于LQR和模糊插值的五级倒立摆控制

首先给出五级倒立摆的数学模型并验证了它的可控性;然后在分析与倒立摆系统稳定性有关因素的基础上,结合LQR理论构造出一种非对角型的权重矩阵,并给出了设定该矩阵中各元素的方法;最后设计出一个简单的基于二元分片插值函数的模糊控制器,成功地实现了具有定位功能的五级倒立摆的控制．仿真结果表明该方法是有效的．