基于LQR的无人直升机姿态控制器设计

无人直升机控制系统是一个易受环境干扰的、各通道相互耦合的非线性系统.为了实现无人直升机能在不同环境下自主飞行,需要设计抗干扰能力强的控制器;采用系统辨识的方法得到直升机横向通道和纵向通道姿态环路的线性系统模型;根据线性最优二次型理论,对直升机横向通道和纵向通道的姿态环路设计了LQR最优控制器,使用MATIAB仿真选取最优控制器参数后,在ALIGN 700N直升机上进行了实际飞行试验,仿真和飞行试验表明,采用LQR控制技术设计的无人直升机姿态控制器具有较强的鲁棒性和实用性.     

基于LQR最优调节器的三自由度直升机控制系统

三自由度直升机实验平台包含了一个典型的高阶次、不稳定、多变量、非线性和强藕合控制系统本文研究分析了三自由厦直升机控制系统的数学模型，介绍了线性二次型最优调节器（LQR）的基本原理，并针对直升机控制系统的平衡控制问题，设计了线性二次型最优调节器（LQR），以实现对三自由度直升机的最优控制，MATLAB仿真实验结果表明了该方法有较好的控制效果。     

直升机飞控系统三维动画仿真平台设计与实现

为了更好地分析和设计直升机飞行控制系统,开发了直升机飞行控制三维动画仿真平台.平台适用于各种直升机飞行控制系统设计与仿真,可以载入和显示各种控制器、直升机模型,并用数字、曲线和三维动画显示仿真结果.仿真平台利用Visual C++ 6.0编程,MFC开发软件主界面,Matlab引擎提供后台计算服务,Creator建立直升机模型和飞行环境,Vega实现实时动画显示,实现了软件间接口平滑、无缝的互连.以UH-60A黑鹰直升机全包线飞行控制系统的设计仿真为例,采用H∞回路成形和定量反馈理论(QFT)相结合的内外回路设计方法,验证了控制方法的有效性和此仿真平台的先进性.     

三自由度直升机多模型LQR控制器设计

通过对三自由度直升机模型实验系统的总体分析,引入了多模型切换思想,建立了多模型LQR控制器。针对多模型LQR控制器将数学模型以高度角和俯仰角两个角度为变量建立多模型集合,运用Matlab搭建仿真对控制器进行仿真实验,并通过直升机高度角、俯仰角和旋转角的跟踪准确性、快速性以及超调量大小等控制指标,直接地度量控制器控制效果的好坏,将控制效果最优的多模型LQR控制器应用于直升机实物模型之上,运用Matlab中的实时工作空间（RTW）和Quanser公司专用控制软件Wincon实现对直升机实物的实时控制,控制效果良好。     

磁导航AGV纠偏控制模型的研究与设计

针对轮式移动机器人循迹偏差问题,以差速驱动型AGV为研究对象,基于LQR(LinearQuadratic Regulator)线性二次型最优控制算法设计磁导航AGV纠偏控制器,控制AGV速度实现循迹跟踪。通过对磁导航AGV偏差建模,将决定AGV运行的驱动电机线性化,建立其状态空间模型,判别系统能控、能观性;同时用Matlab进行仿真设计,实验得到最佳Q、R完成最优控制器设计;通过Simulink设计基于LQR最优控制算法的AGV纠偏控制系统模型,并与传统PID控制算法进行对比分析表明,论文设计的基于LQR算法纠偏控制模型具有更好的收敛性和实时响应性。     

串级自抗扰控制器在纵列式双旋翼直升机飞行姿态控制中的应用

本文将自抗扰控制应用于直升机飞行姿态控制中,针对纵列式双旋翼直升机的飞行姿态控制问题,设计串级自抗扰控制器,并进行了参数整定,得到了优良的仿真结果.进而在实际装置上,调试出了令人满意的飞行姿态实时控制结果.对比于线性二次型调节器(linear quadratic regulator,LQR)控制算法,文中所设计的串级自抗扰控制器显然具有更加精准的控制精度,能更加满足快速性的要求,并且更具有鲁棒性、抗干扰性能以及对非线性强耦合系统的解耦能力.     

基于LQR的直线一阶单倒立摆最优控制器的设计

对已有的LQR最优控制中系统的动态响应与加权矩阵Q和R之间遵循的基本规律进行分析,并根据这一基本规律对给定的直线一阶单倒立摆采用线性二次型最优控制的方法设计控制器。仿真结果表明,基于LQR的最优控制系统对直线一阶单倒立摆具有很好的控制效果。     

基于人工蜂群算法的无人直升机LQG/LTR控制律优化设计

针对无人直升机线性二次型高斯/回路传输恢复(LQG/LTR)飞行控制律设计中加权矩阵的选定问题, 提出一种基于人工蜂群算法优化控制器加权矩阵的方法. 采用LQG/LTR控制方法设计无人直升机的内外环自主飞行控制系统; 利用蜂群算法的全局寻优能力, 通过最小化性能指标对状态反馈控制器进行优化; 在系统噪声和阵风的干扰下, 对该无人直升机飞行控制系统进行轨迹跟踪仿真. 研究结果表明, 该优化设计方法提高了控制器的设计效率, 优化后的控制器的跟踪性能和鲁棒性有了明显提高.     

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。     

直升机飞行控制器设计与仿真

为了改善直升机飞行控制系统的性能,研究了其在前飞状态下的模糊平滑切换控制方法和仿真验证问题。以ADS-33D水平1操纵品质要求为设计目标,建立直升机不同平衡点的线性子模型,采用基于遗传算法的H∞控制器设计方法设计各局部控制器,应用模糊平滑切换策略设计全局控制器,实现直升机在不同速度下的飞行控制,保证了控制过程的平滑性,并用数学方法证明了系统的稳定性。仿真结果表明,所设计的直升机飞行控制器达到了ADS-33D水平1操纵品质要求。     

Optimal Control of Nonlinear Inverted Pendulum System Using PID Controller and LQR: Performance Analysis Without and With Disturbance Input

Linear quadratic regulator(LQR) and proportional-integral-derivative(PID) control methods, which are generally used for control of linear dynamical systems, are used in this paper to control the nonlinear dynamical system. LQR is one of the optimal control techniques, which takes into account the states of the dynamical system and control input to make the optimal control decisions.The nonlinear system states are fed to LQR which is designed using a linear state-space model. This is simple as well as robust. The inverted pendulum, a highly nonlinear unstable system, is used as a benchmark for implementing the control methods. Here the control objective is to control the system such that the cart reaches a desired position and the inverted pendulum stabilizes in the upright position. In this paper, the modeling and simulation for optimal control design of nonlinear inverted pendulum-cart dynamic system using PID controller and LQR have been presented for both cases of without and with disturbance input. The Matlab-Simulink models have been developed for simulation and performance analysis of the control schemes. The simulation results justify the comparative advantage of LQR control method.     

二级倒立摆系统的实时稳定控制实验研究

为实现二级倒立摆系统的实时稳定控制,以深圳固高直线二级倒立摆装置作为控制对象,在MATLAB环境下,利用基于二次型最优控制理论的线性二次型(Linear Quadratic Regulator,LQR)最优控制器,成功实现了该装置的实时稳定控制。为引入新的控制策略,采集二级倒立摆实时控制过程中的LQR控制器数据作为样本,经过自适应神经模糊推理系统(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System,ANFIS)工具箱训练并生成出一种新型模糊神经网络控制器,应用到装置上同样实现了实时平衡。结果表明,新型控制器较LQR控制器控制效果更优,也为成功实现装置的实时平衡提供了一种新的思路和解决方法。     

基于LabVIEW的倒立摆控制系统的设计与实现

基于NI公司的PXI-1050工控机和PXI-7344运动控制卡,在LabVIEW环境下开发了直线二级倒立摆LQR控制系统的仿真与实时控制实验平台。该平台提供了LQR控制器的设计与仿真验证工具,以及实时监控环境,同时利用LabVIEW软件中的3D控件设计了可视化的人机交互界面。该平台可以为控制理论研究与教学提供良好的硬件在环实验环境,操作方便并且具有一定的开放性。     

基于性能协调的平面二级倒立摆控制

针对平面二级倒立摆系统具有的多变量、非线性、强耦合、稳定控制实时性和快速性要求高的特点,设计了利用协调因子优化控制效果的改进型LQR控制器.运用分析动力学方法对倒立摆建立数学模型,以LQR理论设计了平面倒立摆的最优控制器,在此基础上加入性能协调因子,它能根据状态变量的变化实时调整控制作用的大小,进而对LQR输出的预控制...     

基于PSO的二级倒立摆LQR最优控制器设计

根据微粒群算法的随机性、快速性、易于实现性等优点,针对LQR在二级倒立摆最优控制设计过程中对加权矩阵Q、R选择的盲目性,研究了基于PSO的LQR最优控制器的设计方法,该方法利用PSO算法的启发式全局优化特点对Q、R阵进行寻优,然后得到状态反馈控制律K。并设计了基于该方法的二级倒立摆的最优控制器,通过和基于遗传算法的LQR最优控制器比较,仿真结果表明：该方法所设计的最优控制器能使系统的响应时间更快,超调量更小,对二级倒立摆的控制效果更理想。     

塔吊防摆LQR最优控制器研究

针对塔吊工作系统中出现的摆动现象,设计一种高效而快速的防摆控制器来对摆动进行抑制。系统利用拉格朗日方程建立三维力学数学模型,设计LQR控制器对摆动进行控制,采用Matlab进行仿真,通过改变加权矩阵Q得到LQR最优控制器;分别改变荷载重量和摆线长度,与PID控制进行比较,结果表明LQR最优控制对摆角的抑制更加明显,稳定时间也明显减少,是一种更加优化的控制方法。     

精馏塔的H∞优化控制仿真

该文基于H∞控制理论对精馏塔设计了优化控制器,并进行了闭环仿真实验。仿真结果表明：当系统存在干扰时,H∞控制器比线性二次型最优调节器（LQR）使精馏塔实际达到的优化性能指标和综合控制指标都要好。     

基于无迹卡尔曼滤波的旋转倒立摆LQR控制

LQR控制器在含有系统噪声与量测噪声的旋转倒立摆系统应用中,难以获得精确的状态向量实现对系统的最优控制.为了提高LQR的控制精度,引入了无迹卡尔曼滤波(UKF)状态观测器,以获得系统的最优状态估计量,实现基于动态规划的自抗扰二次型最优反馈控策略.与卡尔曼滤波(KF)相比,UKF用于非线性系统的状态估计的主要优势是不需要线性化去计算状态转移矩阵,避免了系统线性化带来的模型误差.在含有系统噪声与量测噪声的旋转倒立摆仿真模型下,对基于KF和UKF的LQR控制器进行了仿真对比分析.仿真结果表明,UKF对系统响应时间、控制精度、鲁棒性的优化效果更好.     

基于蚁群算法的机器人系统LQR最优控制研究

针对两轮自平衡机器人线性二次最优控制器(LQR)中的权参数选择问题,提出了一种基于自适应蚁群算法的权矩阵优化参数策略.利用LQR控制器,采用自适应蚁群算法对LQR权矩阵Q的各位参数进行数字寻优,将得到的数字序列进行划分,寻找到最优参数值,从而对两轮自平衡机器人的俯仰属性进行有效的系统控制.仿真实验结果表明:采用蚁群算法优化后的控制器比人工选择参数策略有更好的控制效果,验证了方法的稳定性和有效性.