倾斜导轨上二级倒立摆的控制

本文在已有的倾斜导轨上二级倒立摆数学模型的基础上,采用极点配置方法和线性二次型最优控制器对导轨倾斜45o时的二级倒立摆进行了控制,并用MATLAB进行了控制结果仿真,仿真结果表明,控制效果较好。     

二级倒立摆两种控制方法的对比研究

针对二级倒立摆系统的稳定控制问题,提出了LQR控制和改进的模糊控制两种控制方法。首先,采用两种控制方法设计了两种二级倒立摆系统的控制器;其次,通过仿真结果表明两种方法是有效的,但是改进的模糊控制方法比LQR控制方法效果更好;最后,将改进的模糊控制方法成功运用到了直线二级倒立摆实物系统上,进一步验证了该方法更适合解决这类非线性控制问题。     

二级倒立摆最优控制实验

二级倒立摆是检验各种控制理论的理想模型.本文给出了二级倒立摆的两种最优控制方法,分别是线性二次状态控制器(LQR)和线性二次输出控制器(LQY).通过仿真实验,分别得出LQR和LQY两种方法下的响应曲线,可以发现两种方法都能够使得二级倒立摆系统稳定,且将两种方法进行了对比,发现其控制效果相当.     

二级倒立摆的三种控制方法比较

通过采用LQY最优控制、变结构控制及模糊控制3种方法对二级倒立摆系统进行实时控制,从理论上讨论了这类典型的非线性自不稳定系统控制器的设计方法,通过分析指出各种方法之间的优缺点,并通过数字仿真加以证实。     

基于二级倒立摆的现代控制理论课程设计

从工业革命以来,科技迅猛发展,机器逐渐代替手工,自动控制将人类从繁琐的劳务工作中解脱出来,随着科技的发展,逐渐成为了一个重要的学科,作为一门应用性极强的学科,各大高校都有必要设置实验课程来提高学生对理论课程的理解。倒立摆实验平台是一个非线性、高阶次、多变量、强耦合的典型不稳系统,由于其原理简单,操作方便的特点,成为了高校和研究所验证控制方法是否有效的理想平台。研究表明,三级倒立摆稳定难以做到,一级倒立摆稳定过于简单,因此采用好的控制方法,来实现二级倒立摆的实时稳定控制,通过这种方式,可以很好地锻炼学生的思维能力和动手能力,做到灵活运用理论知识。     

二级倒立摆的模糊控制算法

利用最优反馈矩阵加权模糊控制器的输入变量,并对系统的状态进行了综合处理.该方法减少了模糊控制器的输入,降低了控制器的设计难度.仿真结果表明:该模糊控制器结构简单,系统响应稳态误差较小,调节时间和超调量符合控制要求,具有很好的控制效果.     

直线一级柔性连接倒立摆的网络化控制

研究网络化控制系统中网络延时补偿对系统性能的改善效果.为一级柔性连接倒立摆进行了建模并分析系统的可控性和稳定性,设计LQR控制器.实验验证了延时对系统性能和稳定性的影响;使用统计方法研究了以太网中网络延时的分布特性,实验验证了网络延时的对称性;并设计了基于改进的卡尔曼滤波器的状态预测器对网络延时进行补偿;最后实现了完整的柔性倒立摆的网络化控制系统.实验验证了改进的卡尔曼滤波器的状态预测器的有效性,系统性能得到明显改善.     

柔性倒立摆的PD实时控制

针对直线一级柔性倒立摆系统的多变量特性,采用三个PD控制器实现了系统的平衡控制。建立了系统的数学模型,并利用极点配置方法整定控制器参数进行仿真实验,将所设计的控制器在实际的实验设备上进行实时控制实验。实际控制结果验证了方案的有效性和正确性。     

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.     

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。     

旋转式倒立摆的控制研究

本文研究旋转式倒立摆的状态反馈控制,介绍了基于数字信号处理器（digital signal processor）的旋转式倒立摆系统的总体结构和工作原理。研究结果表明,使用DSP来控制倒立摆,有利于系统的小型化,控制更加快速,控制品质有很大提高。     

柔性倒立摆远程控制实验系统

通过对柔性连接倒立摆系统的一级摆实物远程控制研究,采用拉格朗日方程法进行系统建模,建立了一级柔性连接倒立摆系统的数学模型并进行了定性分析. 探讨了利用Matlab与Simulink实现系统的实物控制及加权矩阵 Q和R 的选取方法. 结合Matlab和C语言,实现了柔性倒立摆系统以互联网为介质的远程控制实验系统.     

MATLAB的二级倒立摆虚拟仿真

在对二级倒立摆结构分析的基础上,基于牛顿第二定律建立倒立摆数学模型,并应用LQR状态反馈控制方法实现二级倒立摆控制.MATLAB仿真结果表明:LQR控制器能使倒立摆的摆角在竖直向上的区域内保持稳定,即使突然变化小车位移,摆角也能回复到预期的位置,具有较好的跟踪和控制效果、鲁棒性.     

基于二级倒立摆的改进算法的小波神经网络控制

针对小波变换的时频局域化性质,并结合传统神经网络的自学习能力,将小波变换与神经网络融合对二级倒立摆系统进行控制,并在采用共轭梯度算法训练网络时,由于搜索方向和步长计算存在误差,使得产生的各搜索方向不能保证相互共轭,故对该算法进行改进,即在线性搜索时加上区间定位和区间缩小来尽快找到极小点。有效的改善了梯度学习算法收敛速度慢的缺点。仿真结果表明,采用改进的共轭梯度算法的小波神经网络能够很好的实现二级倒立摆的稳定控制,且控制效果好。     

基于SimMechanics的直线二级倒立摆仿真研究

倒立摆是一个非线性、高阶次和绝对不稳定系统,广泛用于测试各种控制算法。为了对直线二级倒立摆进行建模、控制和仿真,首先讨论了倒立摆数学模型并利用MATLAB中第二代SimMechanics工具箱进行三维建模。此外,实现了两种控制算法的稳定性控制并进行对比,针对比例积分微分(proportional integral derivative,PID)控制,提出采用主导极点配置方法进行参数整定,而模糊控制采用了基于线性二次型(linear quadratic regulator, LQR)融合的模糊控制器设计。结果表明,两种控制方法均取得较好的控制效果,且模糊控制在快速性、超调量及抗干扰能力上都比PID控制性能优越。     

单级旋转倒立摆控制研究

介绍了单级旋转倒立摆的组成结构,设计了一种基于T-S模型的模糊控制器,并以Quanser公司生产的旋转倒立摆系统为研究对象进行了实验研究,实验结果表明该模糊控制器的可行性,而且具有稳定性好和算法简单的特点.     

LQG/LTR控制在二级倒立摆系统中的应用研究

以二级倒立摆系统为例,采用LQR状态反馈与卡尔曼状态估计相结合的方法,通过回路传输恢复LTR技术弥补LQG设计的不足,完成了LQG/LTR全状态反馈控制器的设计,并运用MATLAB语言进行仿真分析,将其仿真结果与LQR控制器进行了对比。结果表明,LQG/LTR控制在二级倒立摆系统中有效地解决了在外界干扰和量测噪声等情况下出现的不稳定问题,且具有较好的鲁棒性。