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.     

车轨长度受限的并行双摆能量控制

采用牛顿-欧拉方法建立并行二级倒立双摆系统的数学模型.针对车轨长度受限的并行二级倒立摆系统,本文提出了一种基于能量控制思想和直接李雅普诺夫函数方法的摆起控制策略.所设计的控制器保证了小车的速度收敛到零和摆杆在达到垂直向上的位置时摆杆的能量为零.同时,它能实现对并行双摆的稳摆控制.控制器简单易行,参数调节方便.在并行二级倒立摆摆起控制器设计的基础上,简述了三级车摆的摆起控制器设计过程.最后,通过计算机仿真验证了控制方法在工作效率和抗干扰方面能保持良好的控制性能.     

旋转倒立摆的起摆与稳摆研究与实现

针对倒立摆系统的起摆与稳摆问题,利用Lagrange方程建立了单摆与倒立摆的完整数学模型。采用正反馈控制算法进行单摆的起摆控制,采用双PID算法进行倒立摆的稳摆控制。设计了基于摆杆角度和角速度的两种能量控制切换模式,并进行了仿真验证和实物验证。仿真和实际运行结果表明,所设计的针对角速度的正反馈控制器起摆速度更快,所提出的两种切换模式可以使控制更稳定。     

三级倒立摆的自动摆起与稳定控制

采用非线性逆系统轨迹控制实现三级倒立摆的自动摆起,并设计了变增益LQR控制器将其稳定在竖直倒立位置.首先,三级倒立摆从静止下垂状态摆起到竖直倒立位置的过程,从数学角度看是一个两点边值问题,通过求解该两点边值问题获得摆起的标称轨迹,利用逆系统方法设计前馈控制,同时结合增益调度反馈控制使摆起过程稳定;其次,在稳定控制阶段,...     

基于DSP实现的一阶倒立摆控制

倒立摆是控制领域中典型的被控对象。本文通过智能控制算法实现倒立摆的起摆控制。当摆杆的角度进入稳定区域时,通过PID控制算法使摆杆稳定。整个控制过程由基于DSP(DigitalSignalProcessor)为核心的控制器来实现。经过实物检验,成功地实现了一级倒立摆的稳摆和起摆控制。     

基于Lyapunov能量函数的倒立摆稳定控制

倒立摆是一种复杂的非线性控制系统.通过对其进行控制能够检验控制器的鲁棒性.基于一个能量形式的Lyapunov函数设计了倒立摆稳定控制器使得摆趋于上平衡位置,并且使得小车位移和角度都收敛于零.该控制策略基于系统的总能量,利用其耗散特性设计了Lyapunov函数,并证明了控制系统的稳定性.理论分析及仿真试验表明该控制器对于倒立摆控制具有很强的鲁棒性.     

一类小车倒立摆的起摆稳摆时滞控制研究

主动控制中不可避免地存在时滞现象.本文研究了一级小车倒立摆由起摆到稳摆的时滞切换控制,包括非线性时滞起摆控制和线性时滞串级PD控制两种控制方法.为分析时滞对系统瞬态时域性能的影响,本文使用含时滞的线性表达式对特定运动时刻的Lyapunov函数导数进行近似,得到了时滞影响系统能量输入的简单判别式,发现时滞可优化非线性起摆控制阶段的能量输入.同时,使用定积分法分析了稳摆阶段的稳定性,得到了时滞的稳定性区间.针对本文所研究的小车倒立摆系统,综合起摆阶段和稳摆阶段的时滞取值范围,以引入适当的时滞,可以同时实现优化瞬态时域特性和稳定性的效果.     

非线性倒立摆系统的起摆和稳摆控制

介绍了基于数字信号处理器(DSP)控制直线型倒立摆系统的总体结构和工作原理,通过智能控制算法实现倒立摆的起摆控制。当摆杆的角度进入稳定区域时,通过线性二次型调节器(LQR)控制算法使摆杆稳定,并建立了电机电压与输出力矩之间的简单对应关系。实验表明,系统的稳定性好,抗干扰力强,而且采用DSP控制,有利于系统的小型化。     

基于DSP的倒立摆控制系统设计

设计并实现一种不依赖于PC机的倒立摆实控系统。在分析当前流行的倒立摆控制系统体系结构的基础上,提出了一种基于数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)的系统设计方案。硬件方面以TMS320F2812 DSP为核心,设计了DSP最小系统及各接口电路,软件方面采用了决策与执行相分离的两层式结构。该系统具有结构简单、算法设计简便等特点。基于该系统,从能量角度讨论并实现了直线一级倒立摆的起摆控制,采用LQR方法实现了稳摆控制。实验证明,该方案工作可靠,能满足系统的实时性要求。     

倒立摆系统中强化学习的极限环问题

倒立摆系统是强化学习的一种重要的应用领域。首先分析指出在倒立摆系统中,常用的强化学习算法存在着极限环问题,算法无法正确收敛、控制策略不稳定。但是由于在简单的一级倒立摆系统中算法的控制策略不稳定的现象还不明显,因此极限环问题常常被忽视。针对强化学习算法中极限环问题,提出基于动作连续性准则的强化学习算法。算法采用修正强化信号和改进探索策略的方法克服极限环对倒立摆系统的影响。将提出的算法用于二级倒立摆的实际系统控制中,实验结果证明算法不仅能成功控制倒立摆,而且可以保持控制策略的稳定。