车载倒立摆系统非线性未建模动态的CMAC补偿控制

PID控制因其结构简单、易于实现等优点在倒立摆系统的控制研究中被广泛应用,然而以往的研究结果只是保证闭环系统有较好的超调量和调节时间等动态指标,对于由非线性未建模动态引起的高频抖动并未直接考虑。为此文中提出CMAC作为前馈控制器实现对车载倒立摆系统非线性未建模动态的补偿,补偿后的得到的线性系统通过设计PID反馈控制使闭环系统达到渐近稳定。仿真结果表明引入CMAC控制器后,系统不但响应速度明显加快,输出无超调,而且它对于较高频信号的跟踪效果非常好,大大减小了倒立摆在控制过程中的抖动,体现了此复合控制实时性好和鲁棒性强的特点,在机械臂的高精度跟踪控制中得到成功应用。     

基于改进遗传算法的环形倒立摆PID参数整定

针对传统的环形倒立摆PID控制器参数整定方法主观性强,系统响应性能不佳等问题,提出来了一种基于改进遗传算法的环形倒立摆PID参数整定方法.采用仿真研究方法,比较了试凑法、遗传算法和改进遗传算法求取的PID控制器参数对环形倒立摆的控制效果.实验表明,相比于试凑法,遗传算法得到的PID控制器参数使系统的超调量减小、调节时间缩短;改进的遗传算法得到的PID控制器参数使系统的响应性能进一步优化.改进遗传算法求取PID控制器参数的方法对于环形倒立摆以外的控制系统也有借鉴作用.     

基于多目标粒子群的非线性系统PID控制器设计

PID控制器自产生以来,一直是工业生产过程中应用最广泛、最成熟的控制器。随着控制品质的要求越来越高,综合考虑系统的准确性、稳定性、快速性等多个性能指标,基于改进的Pareto最优排序多目标粒子群算法,给出一个适用于一类非线性系统的PID控制器设计方法。采用经典的非线性倒立摆系统作为PID被控对象进行仿真,将超调量和调节时间两个目标作为多目标粒子群算法的目标,求出一组Pareto最优控制参数,通过跟踪控制得到精确稳定的控制效果。     

数据与未建模动态驱动的非线性PID切换控制

本文充分利用系统的数据信息和知识,把数据驱动控制、PID控制与一步超前最优控制策略相结合,提出了数据与未建模动态驱动的非线性PID切换控制方法.该方法首先利用被控对象往往运行在工作点附近的特点及系统丰富可测的数据信息,把被控对象表示成低阶控制器设计模型与高阶非线性项(未建模动态)和的形式.与以往方法的本质区别在于,所提的方法直接将未建模动态分解为前一拍数据与未知增量的和,并充分利用未建模动态可测数据信息补偿系统未知的非线性动态特性,设计非线性PID控制器,对未建模动态的未知增量采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)进行估计,从而设计带有未建模动态增量估计的非线性PID控制器.将控制器的跟踪误差引入切换指标,两个控制器通过切换机制协调控制系统,既保证系统的稳定,同时提高系统的性能.为解决PID控制器参数难以选择的问题,采用一步超前最优控制策略进行参数设计,从理论上给出了PID控制器参数选择的一般原则和方法,推导了保证闭环系统输入输出稳定性的条件;最后,通过数值仿真实验以及在水箱液位控制系统的物理对比实验,实验结果验证了所提算法的有效性和实用性.     

基于PID双闭环的旋转倒立摆控制系统

针对倒立摆多变量、非线性和强耦合性等特性,设计并制作了基于PID双闭环的旋转倒立摆控制系统.以STM32控制器为主控核心,光电编码器为传感器,搭建了系统的硬件部分.软件部分主要包括起摆算法和稳摆算法,起摆算法基于能量补偿,稳摆算法采用PID双闭环.在系统实物上的实验结果验证了系统控制方案的可行性和良好的控制性能.     

未建模动态增量补偿驱动的非线性PID控制及应用

针对一类具有强非线性、机理不清且动态特性随不同运行条件而变化的复杂过程, 将基于数据的建模技术与基于模型的控制策略相结合, 提出了未建模动态及其未知增量补偿驱动的非线性PID控制方法. 所提的算法将一步超前最优控制策略应用于PID控制器的参数设计, 并结合非线性补偿技术进行综合设计, 从理论上给出了PID控制器参数以及非线性补偿器设计的一般原则和方法, 为解决传统PID控制器参数难于整定的问题提供了方法和途径. 在此基础上, 分析了闭环系统的稳定性和收敛性. 最后, 将所提的控制算法进行数值仿真实验以及Pendubot系统平衡控制的对比实验, 实验结果表明, 在Pendubot的精确摩擦力模型未知的情况下, 所提算法能有效地消除系统未知时变不确定性的影响, 并尽可能地减少Pendubot摆角的波动, 将摆角控制在规定的目标值范围内.     

基于遗传算法PID的旋转式倒立摆控制

旋转式倒立摆系统是一个多变量、强非线性、强耦合的不稳定系统,是人们检验、比较各种控制理论和方法的理想试验平台,国内外许多机构对它进行了广泛的研究,如何对其进行有效控制一直是控制界的一大热点。分析了旋转式倒立摆的数学模型,然后用Matlab建立了它的仿真模型,利用PID控制器对其进行控制。为了避免手工整定PID参数的繁琐过程,用遗传算法对旋转式倒立摆PID控制器的控制参数进行寻优,并以此来控制旋转式倒立摆。仿真结果表明利用遗传算法寻优设计的PID控制器来控制旋转式倒立摆可以获得很好的动态品质和稳定性。     

单级倒立摆的简化模糊控制及仿真研究

单级倒立摆系统是一种广泛应用的物理模型,为了研究其特性,应用拉格朗日方程建立了其精确数学模型,建模中考虑了摩擦力.同时为解决模糊多变量控制中的"维数灾"问题,利用单输入规则动态加权推理模糊控制器(SIRMs)实现了单级倒立摆系统的控制,SIRMs将多维模糊控制问题化简成单维模糊控制问题来解决,大大减少了模糊规则数.利用随机优化搜索法优化了控制参数,其中,所建立的动态参数权重使得摆杆角度控制优先于小车位移控制,故倒立摆不会因为同时控制角度与小车位移而失去稳定性.利用Vissim对基于SIRMs模糊控制器的倒立摆系统进行了仿真实验,结果表明该方法能够较好地完成倒立摆的运动控制,系统跟踪速度快,超调量小,具有很强的鲁棒性和更好的动静态特性,验证了模型和控制算法的有效性.     

基于遗传算法PID的旋转式倒立摆控制

旋转式倒立摆系统是一个多变量、强非线性、强耦合的不稳定系统,是人们检验、比较各种控制理论和方法的理想试验平台,国内外许多机构对它进行了广泛的研究,如何对其进行有效控制一直是控制界的一大热点.分析了旋转式倒立摆的数学模型,然后用Matlab建立了它的仿真模型,利用PID控制器对其进行控制.为了避免手工整定PID参数的繁琐过程,用遗传算法对旋转式倒立摆PID控制器的控制参数进行寻优,并以此来控制旋转式倒立摆.仿真结果表明利用遗传算法寻优设计的PID控制器来控制旋转式倒立摆可以获得很好的动态品质和稳定性.     

基于H∞鲁棒控制的单级倒立摆控制器设计

以存在建模误差和干扰输入的非线性单级倒立摆为研究对象,建立了被控数学模型.在不确定性干扰因子影响下,利用基于Riccati方程的H∞控制分析研究了摆角和台车位置控制原理,设计了H∞鲁棒控制器.最后的实例仿真验证了在单级倒立摆系统上,H∞鲁棒控制较PID控制相比,具有优异的动态性能和稳定性能.     

基于模糊PID控制的太阳能电池板跟踪系统

由于太阳能电池板跟踪系统具有非线性的特点,使得利用简单模糊控制和传统PID控制精度不高,因此,文中提出利用模糊PID控制器实现对跟踪系统的控制,并设计了模糊PID控制器。通过SIMULINK对系统进行仿真,其结果表明：该控制方法调节精度较高、动态响应快、超调较小。     

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.     

单级倒立摆控制方法研究

倒立摆系统是一非线性、强耦合、多变量和自然不稳定的系统,以其自身的不稳定性而难以控制,也因此成为自动控制实验中验证控制策略优劣的极好的实验装置.针对直线单级倒立摆系统的平衡控制问题,对其进行数学建模并进行了能控性分析,采用PID,LQR,模糊变结构3种不同的控制方法,并在Matlab环境下进行仿真,控制效果的实验对比证明了3种方案对系统平衡控制的有效性,同时也展示了它们的控制品质和特性.PID控制结构简单易于实现,LQR控制较PID控制超调量小,调节时间短,且稳定性优于PID控制器,模糊变结构控制器具有较优的鲁棒性及瞬态特性,系统受到参数摄动和外干扰时具有不变性,超调最小.3种控制策略仿真的对比结果对该方向的研究具有理论指导意义.     

带有死区输入的非线性系统的自适应控制

针对一类具有死区非线性输入的非线性系统,同时考虑系统中存在未建模不确定项,设计了自适应控制器及未知参数的自适应估计率.该控制器使得闭环系统全局稳定且实现了输出信号对参考信号的精确跟踪.仿真结果进一步证实了该控制器能对未知死区及未建模动态进行有效的补偿。     

含时滞倒立摆系统的最优控制研究

倒立摆本身是一个自然不稳定系统,时滞的存在更加恶化了系统性能。基于牛顿动力学方法建立了具时滞单级倒立摆系统的动力学模型,运用线性二次型最优控制策略设计了倒立摆控制器,将时滞环节采用Padé一阶对称逼近,通过Routh稳定判据,得到闭环系统的临界稳定的时滞大小。通过实例仿真进行验证,并与PID控制策略相比较,结果表明本文方法正确,所设计的最优控制器性能优于PID控制器,在临界时滞范围内有较好的控制效果,但与无时滞时相比,系统的动态性能有所降低。     

CMAC与PID复合控制方法在重介选煤系统中的应用研究

针对重介质选煤系统具有强耦合、非线性、多变量的特点,利用传统PID算法存在超调量大的问题,提出了一种基于CMAC与PID算法的控制方法。通过研究介质密度与介质桶液位的动态特性建立了重介选煤系统的数学模型,给出了CMAC与传统PID算法相结合的控制原理。Simulink仿真结果表明,该方法优于传统PID算法,动态性能好,稳态精度高。     

基于CMAC-PID并行控制的主动队列管理方法

主动队列管理对于解决日益严重的网络拥塞问题具有极其重要的意义。本文针对PID主动队列管理算法的参数整定难且不能实时调整,不能适应复杂、非线性网络环境的缺点,提出了一种基于小脑神经网络(CMAC)与PID控制相结合的主动队列管理算法。该算法利用CMAC前馈补偿来确保跟踪误差的快速收敛,降低超调量,采用PID控制器实现回馈控制,保证系统的稳定性,而且抑制扰动。仿真结果表明,基于CMAC-PID并行控制的主动队列管理方法适应于多变的网络环境,较之常规PID主动队列管理算法具有输出误差小、响应速度快、鲁棒性强的优点。     

基于T—S模糊模型的LQR控制器设计

基于T-S模糊模型的平行分配补偿控制器设计方法,结合线性二次型最优控制方法,设计了一个倒立摆系统状态反馈控制器.控制方法有效地将线性系统理论与模糊控制理论结合起来,可处理某些复杂的非线性自不稳定系统控制问题.针对倒立摆是一个非线性、不稳定、强耦合系统,利用MATLAB对其进行仿真实验,结果表明上述方法能够控制倒立摆稳定.TS-LQR控制器结合了模糊控制和LQR方法的优点,具有结构简单、易于实现以及稳定范围大、鲁棒性好的优点,可获得较好的动态性能和稳态性能.     

直线柔性连接两级倒立摆控制器设计

倒立摆系统是一个复杂的、非线性的、不稳定的高阶系统。倒立摆的控制一直是控制理论及应用的典型课题。分析了如何利用拉格朗日方程对直线柔性连接两级倒立摆系统建模，采用LQR法设计最优控制器，进行了具体架构以及阐述了此系统设计的控制器在实际物理系统中的实现问题。所设计的控制器对此倒立摆系统成功实施了控制，既证明了系统建模的正确性，也是倒立摆控制中的一项重大突破。相关研究成果将在航天科技及机器人学等领域发挥重要作用．     

倒立摆系统的自摆起和稳定控制

为了实现一级倒立摆系统自摆起和稳定控制，该文采用了最优控制与PID控制相结合的控制方法。首先，采用Bang—Bang控制理论设计开环时间最优控制器，实现倒立摆的平稳快速摆起，同时设计经典PID控制器控制小车位置；然后采取线性二次型最优控制理论设计LQR控制器，将倒立摆稳定在平衡位置。计算机仿真和倒立摆系统实时仿真表明，文中提出的控制策略和控制算法得到了很好的验证，取得了满意的效果。