基于混合系统的倒立摆的建模与仿真

针对倒立摆系统中摆杆的控制问题,从混合系统的角度出发,将单摆描述为一个混合自动机,运用不同控制策略之间的切换,构造能量控制器进行起摆控制,在工作平衡点运用线性反馈控制器进行稳定控制,实现将倒立摆从不同初始状态摆起并稳定在θ=0(工作位置)的目标位置。在MATLAB环境中建立单摆的Simulink仿真模型并通过CheckMate 3．6工具箱进行仿真,结果表明在不同初始条件下的单摆系统都能在较短时间内到达垂直向上位置并稳定。     

一级倒立摆的分层模糊控制

本文设计了两个模糊控制器即位置模糊控制器和角度模糊控制器,用这两个模糊控制器进行分层控制,并把位置模糊控制器控制输出作为一个虚拟角度乘以一个系数与摆杆的实际角度叠加形成一个广义角,以这个广义角和摆杆的角速度作为输入量输入给角度模糊控制器对摆杆的角度进行控制;通过matlab的Simulikn实现了倒立摆模糊控制系统的仿真,仿真结果证明：模糊控制器不仅可以稳定倒立摆系统,还可以使小车定位在特定位置。     

以最优控制法实现旋转式倒立摆系统的控制

旋转式倒立摆系统是典型的非线性、不稳定系统。文中介绍了旋转式倒立摆系统的动力学建模过程,研究了倒立摆系统的二次型最优控制器设计,并运用MATLAB程序对最优控制器进行了仿真,通过仿真实验表明这种控制方案是可行的,其效果良好。     

一阶倒立摆的LQR稳定控制研究

倒立摆是一个典型的快速、多变量、非线性、绝对不稳定系统,对倒立摆系统的稳定性研究在理论上和方法上具有深远的意义。本文首先叙述了对倒立摆系统稳定性研究的意义,综述了倒立摆的研究现状。其次着重介绍了LQR控制的相关理论,设计出一阶倒立摆系统的控制器。然后,对设计出的控制器进行Matlab/Simulink仿真并将仿真结果应用于固高倒立摆实时控制系统中,比较实验结果,最后得出结论。     

一级直线倒立摆串联模糊控制方法研究

本文对直线一级倒立摆的平衡进行了研究,采用两个模糊控制器,一个对位置进行控制,一个对角度进行控制,位置控制器的输出作为角度控制器的输入,形成串联结构。通过MATLAB的SIMULINK实现了倒立摆模糊控制系统的仿真,仿真结果表明,模糊控制器能够实现对倒立摆的稳定控制,并且具有较好的动态性能。     

基于多指标非线性控制的单级倒立摆控制

针对单级倒立摆的稳定性问题,建立了单级倒立摆系统的四阶非线性数学模型,运用多指标非线性控制方法,设计了一个多指标的非线性控制器,并借助于系统特征根配置的方法,整定了该控制器中的c、k参数,实现了小车的水平位置和摆杆角度的稳定控制．最后,同时对线性最优二次型调节器和多指标非线性控制进行仿真对比,仿真表明：与线性最优二次型调节器相比,多指标非线性控制方法在控制效果上更为令人满意．     

倒立摆的Reinforcement Learning模糊自适应控制

根据Lagrange方程建立了单级倒立摆系统的数学模型，利用模糊自适应控制算法设计了倒立摆系统的控制器，并在Matlab的仿真模块中将倒立摆系统的数学模型和控制器结合起来．对倒立摆控制系统进行了仿真研究。结果表明，对于要求实时性较高的非线性不稳定系统。用模糊自适应控制算法可以按照控制要求在线调节控制参数，在最短的调整时间内取得良好的控制效果。     

逆系统轨迹控制二级倒立摆自动摆起

将逆系统轨迹控制应用于二级倒立摆的自动摆起控制系统,离线求解非线性方程两点边值问题,得到系统的参考轨迹;采用逆系统前馈控制和基于H∞控制的增益调度反馈控制对参考轨迹进行精确跟踪,实现二级倒立摆的自动摆起;当两摆杆摆起到竖直倒立位置后,采用变增益H∞反馈控制器进行稳定控制.仿真实验结果表明,该方案在较短的摆起时间内实现了二级倒立摆两摆杆的自动摆起,稳定性和鲁棒性明显提高.     

小车三级摆摆起倒立的仿人智能控制

运用仿人智能控制 (HSIC)理论的方法 ,研究了直线小车三级摆系统 (CTPS)的摆起倒立控制问题 .通过对CTPS运动的物理过程分析 ,模仿人控制器的特点 ,设计了CTPS的HSIC控制器的动觉智能图式 .在摆起倒立过程中 ,HSIC控制器通过对三级摆杆间运动姿态特征的感知和基于特征识别的多模态控制 ,使CTPS各级摆杆之间始终具有较小的相对运动趋势和较小的相对角度差 ,成为一个动态的“拟小车单摆”系统 .小车三级摆摆起倒立控制的仿真实验成功验证了该方法的有效性 .     

倒立摆控制的设计与仿真

针对倒立摆的稳定控制问题,阐述了二阶倒立摆的数学模型,采用线性二次最优控制理论,设计了倒立摆控制系统的线性二次型调节器和线性二次型输出器,使倒立摆系统闭环稳定。在Matlab 6.5环境下,对倒立摆系统在两种控制器作用下的控制过程进行仿真.结果表明,在非线性控制问题中,线性二次型输出器与线性二次型调节器相比,对倒立摆系统的控制更有优势。     

二级倒立摆的TS型逐级模糊神经网络控制

提出了一种逐级模糊神经网络控制法．该控制法通过采用Takagi-Sugeno型模糊神经网络控制器和逐级模糊控制规则,实现了二级倒立摆系统的稳定控制．模糊神经网络控制器的参数采用遗传算法分4步进行优化．实验结果表明,采用逐级模糊神经网络控制法,用20条模糊规则就可以实现二级倒立摆系统的稳定控制,并且控制效果佳,系统鲁棒性强。     

基于动觉图式的平面倒立摆摆起控制

为实现平面倒立摆非线性系统的摆起控制,提出了一种基于动觉图式的仿人智能控制策略·该策略通过系统在线特征辨识与特征记忆,开闭环相结合的多模态控制以及直觉逻辑推理机制,使倒立摆摆杆从稳定平衡点摆起到不稳定平衡点并稳定不倒·仿真实验的结果证明:这种定性推理与定量控制相结合的智能控制器可以对具有复杂非线性、强耦合、自然不稳定特性的平面倒立摆系统实现摆起控制,同时也为其他非线性多变量系统的控制提供了有效方法·     

基于倒立摆系统的模糊仿人智能控制

倒立摆系统是一个绝对不稳定的系统,具有高阶次、非线性、强耦合等特性,很多控制方法的验证都是通过对倒立摆的控制来实现的.为了实现倒立摆系统的自摆起倒立平衡控制,提出了一种模糊仿人智能控制方法,在起摆控制阶段以仿人智能控制方法为主,平衡点附近切换至模糊控制方法,实现其稳定控制.仿真结果表明,模糊仿人智能控制对于典型非线性自不稳定系统有着很好的控制能力.     

二级倒立摆的参数自整定模糊-PI控制

基本模糊控制器在面对复杂控制对象时，其稳态精度比较差。针对这一问题，文中以二级倒立摆系统为控制对象，提出了一种新的模糊控制器。该模糊控制器通过对基本模糊控制器中结构参数的寻优和调整，以及系统输出结构的完善，实现了二级倒立摆的稳定控制。仿真研究表明，提出的模糊控制算法无论是在动态指标还是在稳态精度方面与基本模糊控制器相比，都有了明显的改进。     

二级倒立摆的参数自整定模糊-PI控制

基本模糊控制器在面对复杂控制对象时,其稳态精度比较差。针对这一问题,文中以二级倒立摆系统为控制对象,提出了一种新的模糊控制器。该模糊控制器通过对基本模糊控制器中结构参数的寻优和调整,以及系统输出结构的完善,实现了二级倒立摆的稳定控制。仿真研究表明,提出的模糊控制算法无论是在动态指标还是在稳态精度方面与基本模糊控制器相比,都有了明显的改进。     

一级旋转倒立摆及其控制装置的研究与实现

通过拉格朗日方程推导出一级旋转倒立摆系统的数学模型,起摆运动部分利用雅普诺夫方程分析,以摆杆势能偏差作为调控量对系统进行闭环控制,使系统摆杆运动受控,在倒立摆成功摆起后,在倒立摆非稳定平衡点处对系统模型进行线性化,并采用双闭环PID算法对倒立摆模型旋臂位置和摆臂位置进行稳定控制,并使用32位MCU搭建实验平台进行实际验证.结果表明,该控制方法可以实现旋臂静止和摆臂稳定于非稳定平衡点的效果.     

采用自适应模糊PID的二阶倒立摆控制

建立一个二阶倒立摆的数学模型,将常规比例-积分-微分(PID)控制与模糊控制相结合,设计模糊PID控制器,实现PID参数的自适应模糊整定.仿真实验表明:所设计的模糊PID控制器能很好地实现二阶倒立摆的扶起平衡控制,控制效果明显好于常规PID控制器,超调量和调节时间较小,具有较好的抗干扰能力,非常适合二阶倒立摆模型的稳定控制.