二级倒立摆最优控制器的设计与实现

建立了一套完整的二级倒立摆的实物系统.使用力学分析中的拉格朗日方程完成了二级倒立摆系统的数学建模.基于LQR方法对此二级倒立摆系统设计了一个最优控制器,并给出了一种选择加权阵Q和R的经验方法.在Simulink环境下完成了二级倒立摆控制系统的仿真,并成功实现了二级倒立摆的长时间稳定控制.结果表明二级倒立摆控制器的设计是成功的,它对外部干扰及建模未考虑因素都有较强鲁棒稳定性能.     

基于变论域理论的模糊自适应控制方法研究

针对一类非线性、快时变性以及模型不确定性问题,设计了一种基于变论域的模糊自适应控制器。利用模糊模型逼近控制系统的非线性部分,以及采用李亚普诺夫方法证明所设计的非线性控制系统的渐进稳定性并推导出自适应律。最后将设计的控制器应用于倒立摆,仿真结果表明跟踪性能良好。     

基于柔性逻辑的智能控制器设计与仿真

研究倒立摆复杂系统优化控制问题,传统优化控制要建立精确数学模型,但与实际不符。对复杂系统采用具有认知和仿人功能、适应不确定环境等特性的智能控制方法较传统控制方法更具优势。为此,提出一种柔性泛逻辑学的智能控制模型,具有三个典型参数(e、h、k),分别反映了控制过程中的决策门限、被控量之间的关系和测量误差,能更好地掌握控制的思路。对三级倒立摆的控制采用上述方法进行仿真,实验证明了模型的正确性和有效性,并且具有良好的抗干扰能力,为复杂系统控制寻求了一种新的有效途径。     

多种群遗传算法的倒立摆LQR控制器设计

针对传统遗传算法在设计倒立摆LQR控制器时,算法会因个别超常个体或群体较快趋于单一化而导致不能得到满意控制参数的问题,利用Sheffield遗传工具箱,设计了多种群遗传算法。算法的开始引入了多个种群同时进行优化搜索,不同的种群采用不同的交叉概率和变异概率,种群之间采用移民算子建立联系,各种群产生的最优个体通过精华种群实现留优。在Simulink环境下建立模型并计算性能指标,Simulink环境下的输出值作为多种群遗传算法的目标函数值。仿真结果表明,在存在建模误差的情况下,本算法稳定性好、遗传代数小,有效地避免了早熟,更为适合复杂问题的优化。     

单级倒立摆基于LMI的H∞控制

采用拉格朗日方法对单级倒立摆系统进行了数学建模,并进行了稳定性、可控性、可观测性分析。针对单级倒立摆系统的控制问题,采用基于线性矩阵不等式(LMI)的H∞控制算法,并应用matlab对该倒立摆系统进行了仿真实验。结果表明,基于LMI的H∞控制方法考虑了被控对象中存在的各种不确定因素,抑制了扰动对输出的影响,系统的振荡小,调节时间短,响应速度快,使系统具有较强的鲁棒性和较好的动态性能,能够较好地完成倒立摆的运动控制。     

四簧倒立物体惯性参数试验台及其测量理论

物体的惯性参数包括物体质心、惯性矩和惯性积,为了测量任意形状物体的惯性参数,设计和建立了一四簧倒立惯性参数测量试验台。通过测量物体在四簧倒立试验台上的摆动周期和平衡,不仅确定了物体的惯性矩和惯性积,也确定了物体的质心位置。四簧倒立试验台及其测量理论的可行性和可靠性由对长方体石块的试验结果验证,四簧倒立试验台已经应用于汽车动力总成惯性参数的测量。     

单级倒立摆系统分析与设计

倒立摆系统以其自身的不稳定性为系统的平衡提出了难题,也因此成为自动控制实验中验证控制算法优劣的极好实验装置.作者对倒立摆系统的非线性模型进行了线性化处理,通过利用全状态反馈和线性二次型最优控制两种方法对系统进行控制以满足设计指标,最后设计仿真实验软件平台以方便对比参数设置和系统性能之间的关系.     

基于遗传算法的倒立摆系统的多级控制研究

将单一的复杂控制转化为多级简单控制的控制方法应用到三级倒立摆系统的控制中,并通过遗传算法对各级控制中的未知参数进行优化.给出了多级控制器的设计方法和参数优化步骤.仿真试验证明了该控制方法的可行性.     

基于永磁同步电动机驱动的倒立摆控制与仿真

在分析永磁同步电动机和单维倒立摆数学模型的基础上,将永磁同步电动机的驱动性能与倒立摆的动态特性综合考虑,采用双闭环PID控制,实现了倒立摆系统的稳定和跟踪控制。仿真结果证明了该控制方法的有效性。