单级倒立摆LQR控制方法的鲁棒稳定性分析

鲁棒稳定性是控制系统的一个重要指标,针对单级倒立摆系统,采用LQR最优控制方法,通过MATLAB实验环境下的仿真,得到了良好的控制效果。重点对该控制方法的鲁棒稳定性做了详细分析,通过增加系统自身的扰动及LQR控制器中加权阵R的改变考察该控制方法的鲁棒稳定性,对比仿真结果表明该控制方法鲁棒稳定性良好,进一步验证了LQR控制方法在对于倒立摆这样一个非线性极强的控制系统上所具有的控制优势。     

基于遗传算法权值优化的汽车悬架最优模糊控制

结合车辆非线性主动悬架系统数学模型,首先设计出悬架系统的线性二次型整定（LQR）最优控制器,其中控制器的加权系数利用遗传算法优化搜索获得,然后设计悬架系统的模糊控制器,进而开展LQR最优控制、模糊控制以及两者并联结合的复合控制方法对比研究．利用遗传算法对加权系数进行搜索优化,可有效解决传统LQR控制器加权系数不易确定的问题．该复合控制方法可获得相比单一控制方法更优的悬架系统控制效果,在车辆不同行驶工况条件下,能进一步降低车身垂直振动加速度、悬架动挠度和轮胎形变,明显提高了汽车的行驶平顺性和操纵稳定性．     

基于GA的两轮自平衡小车LQR最优控制器设计

针对传统LQR最优控制器权重矩阵确定困难以及由此导致的响应速度慢等问题,以具有多变量、强耦合、非线性特点的两轮自平衡小车为被控对象,提出了一种通过遗传算法实现LQR控制器参数寻优的方法。选择线性二次型性能指标为目标函数,利用遗传算法的全局优化搜索能力,获取权阵Q的最优解,从而设计状态反馈控制率K,搭建系统动力学模型进行仿真实验。实验结果表明:该方法设计的最优控制器相对于传统的极点配置和LQR方法具有更好的控制效果,系统响应速度更快,超调更小。     

粒子群优化LQR控制器在环形倒立摆中的应用

为解决环形倒立摆控制中试探法难以确定LQR控制器最优Q和R矩阵的问题,采用Bang-Bang法对倒立摆进行了起摆控制,利用拉格朗日法建立了垂直位置附近的线性化模型.采用LQR进行了平衡位置控制,采用粒子群算法优化了LQR控制器的加权矩阵.对加入了噪声扰动的模型输出进行了卡尔曼滤波处理.仿真结果表明:基于粒子群的加权矩阵寻优算法可以迭代解算出Q和R的最优矩阵,粒子群LQR控制器可以提高系统鲁棒性,减小起摆时延,提高平衡位置稳定性.     

基于前馈和多输入模糊LQR的路径跟踪控制研究

针对智能车路径跟踪控制问题,提出了一种基于前馈和多输入模糊LQR路径跟踪控制器。首先,建立了车辆二自由度动力学模型,构建了二自由度路径跟踪误差模型,设计了LQR控制器和前馈控制器。然后,针对传统LQR控制器对多变行驶工况适应性较差的问题,设计了一种以智能车行驶速度、道路曲率和路径跟踪的横向误差作为输入的模糊控制规则,对LQR控制器的权重进行调节。最后,使用AGV线控底盘进行实验,对该控制器进行了验证。结果表明,对于连续变道工况和双移线工况,设计的控制器能够较好地对目标路径进行跟踪。     

变循环发动机模型参考自适应滑模控制方法研究

针对变循环航空发动机存在系统不确定性及外部干扰条件下的多变量输出量跟踪控制器设计问题,给出了一种基于LQR方法的增广模型参考自适应滑模控制方法。首先,将模型进行增广,并通过采用最优LQR方法设计参考模型,向控制器提供参考状态。然后,在状态跟踪滑模控制方法的基础上基于李亚普诺夫函数严格稳定条件推导了系统摄动矩阵上界估计和外部干扰上界估计的自适应律。最后,控制器在不确定性和外部干扰条件下,实现系统跟踪误差渐近为零的目标。以一种带CDFS的双外涵变循环发动机为对象进行控制器仿真验证,结果表明:基于LQR方法的增广模型参考自适应滑模控制方法可解决传统滑模控制方法中需要预先指定参考状态的问题,同时改善了变循环发动机系统不确定性和外部干扰条件下的控制效果,有效实现了对控制指令的跟踪,达到了以下控制效果:不同工况下的稳态控制误差均小于0.1%,系统超调量小于0.5%,调节时间小于1 s,均符合发动机控制系统技术要求。     

两种控制策略在直线二级倒立摆中的仿真应用

对直线二级倒立摆系统进行稳定控制及仿真。研究了系统的物理结构,创建了数学模型,从而获得系统的线性状态空间方程。分析了整个系统的稳定性与能控能观性。设计了系统的极点配置与LQR控制器,利用Matlab软件的Simulink模块对系统及其受到干扰时实施仿真。由仿真曲线可以总结出,设计的极点配置控制器和LQR控制器有满意的控制效果,使倒立摆直立不倒。极点配置法反应迅速,调节时间短,但超调量较大,不易选择期望极点;LQR最优控制法超调量小,振荡也小,但整个系统反应较迟缓,过渡时间长。     

线性二次型最优控制在倒立摆系统中的应用

在倒立摆系统数学模型的基础上,对系统进行了性能分析.并基于LQR对倒立摆进行了最优控制器的设计,并将其运用到倒立摆的实际控制中,实时控制效果良好.同时还对LQR中加权矩阵Q和R进行了实验研究与分析,找出了倒立摆系统的动态响应与Q和R阵之间遵循的基本规律,实验结果证明了该结论的正确性和实用性.     

适用于后轮轮毂驱动车辆的稳定性控制策略

针对后轮轮毂驱动车辆的稳定性控制问题,提出了基于分层结构的稳定性控制器.首先,在上层控制器中利用参考模型计算理想车辆运动状态,采用LQR控制器计算车辆需要的附加横摆力矩,并根据车辆的稳定性状态进行变权重的设计.其次,为了使车辆能获得尽可能大的地面附着力,提出模糊控制器对每个车轮的滑移/滑转率进行控制.在下层控制器中,根...     

基于LQR理论的直线单级倒立摆PID控制仿真研究

针对一级倒立摆不稳定的特性,为其建立了数学模型,并采用双PID控制策略对其进行控制.通过线性二次型最优控制（LQR）理论计算出反馈矩阵K,将K中的参数作为PID控制器的参数.计算机仿真实验结果表明,此方法可以简化PID控制器参数的选取过程,并对直线一级倒立摆系统取得了良好的控制效果.