基于PID算法的旋转倒立摆系统设计

倒立摆系统本身是一个非线性控制系统,具有多变量、高阶次、强耦合以及严重不稳定的特点。主要任务是设计一个基于PID算法的旋转倒立摆控制系统,利用单片机运用PID算法对系统进行控制,能够使旋转倒立摆的摆杆快速达到倒立平衡状态并具有一定的抗干扰能力。     

自适应模糊滑模控制器在一级倒立摆系统中的应用

针对非线性,不确定性的一级倒立摆系统,本文提出了基于切换模糊化的自适应模糊滑模控制器,通过自适应模糊控制方法,将滑模控制器中的切换项进行模糊逼近,可将切换项连续化,削弱了滑模控制的抖振现象。仿真结果证明,本控制系统有较强的鲁棒性和自适应跟踪能力。     

基于嵌入式控制器的直线倒立摆最优控制研究

倒立摆系统是典型的非线性、多变量、强耦合的系统,广泛应用于对各种控制理论和控制策略的有效性的检验。文中仅使用固高公司提供的伺服电机驱动器和倒立摆本体,另行设计了ARM控制器、信号连接电路,编写了运动控制函数库,搭建了一套基于ARM控制器和Linux系统的倒立摆控制系统,并在该实验平台使用PID,极点配置,LQR等算法完成仿真实验,并运用LQR对实际系统进行控制,实现了良好的控制效果。     

一阶倒立摆控制器的设计

运用牛顿动力学方法对一阶倒立摆进行了数学建模,并利用极点配置的方法设计了控制器,最后在MATLAB环境下进行了仿真研究。仿真结果表明,该方案可以得到较为满意的结果。     

自适应变论域模糊系统在倒立摆姿态控制中的应用研究

变论域模糊系统的论域在控制过程中的伸缩变化难以用函数模型来准确表达,并且函数型伸缩因子存在一定的局限性,为了解决此问题,提出了一种基于模糊规则的变论域自适应模糊控制器的论域伸缩方法,利用语言变量来推导伸缩因子在控制过程中的变化规则。基于此方法成功地实现了一级倒立摆系统的稳定控制,实验结果说明了此方法的有效性。     

倒立摆系统远程控制设计

为了实现倒立摆远程控制系统,提出了基于C/S、B/S模式,通过网络确保系统顺利运行的实现方法。远程控制软件采用VC＋＋6.0开发平台,该软件分客户端和服务器端两部分,采用TCP方式连接确保数据传输的可靠性。通过IIS搭建局域网,创建网站,完善实验信息。实践表明该系统在校园网内运行正常,具有良好的实时性。     

基于模糊逻辑控制的倒立摆系统

本文针对垂直型单支点旋转式倒立摆系统进行研究.设计了倒立摆系统的机械结构,利用模糊控制与神经网络相结合的方法实现控制,仿真结果表明用模糊控制与神经网络相结合的方法实现对复杂的、无法建立精确数学模型的系统控制优于传统方法.     

基于模糊控制的三级倒立摆系统仿真

倒立摆是理想的自动控制试验对象,应用模糊控制方法,研究了三级倒立摆系统的稳定控制问题。通过对系统的线性化模型设计LQR最优控制反馈权阵,并基于最优线性控制的反馈参数选择模糊控制参数。仿真结果表明该方法可实现三级倒立摆系统的稳定控制,具有参数选择简单、动态性能较好等特点。     

基于倒立摆系统的模糊控制教学探讨

模糊控制理论的抽象性和实用性,对于模糊控制的教学提出了更高的要求.本文结合倒立摆这一典型的控制对象,引导学生借助matlab模糊工具箱设计模糊控制器,并通过直观的倒立摆控制实验,使学生熟悉模糊控制器的设计过程和在实际中的应用效果,达到丰富教学内容、拓展学生知识面的目的.     

一级倒立摆仿真模型的建立

针对一级倒立摆系统,首先利用牛顿力学的知识建立了数学模型,然后利用Simulink及其封装功能建立了倒立摆系统的仿真模型,使模型更具灵活性,给仿真带来很大方便。     

倒立摆系统的模糊神经网络控制

本文采用神经网络与自适应神经网络模糊推理（Anfis）工具对一级倒立摆进行控制。在神经网络控制的基础上,将神经网络控制与模糊控制相结合,利用神经网络学习模糊控制规则数据,对模糊神经控制器进行训练。实验表明,当模型参数改变及干扰作用时,自适应神经网络模糊推理系统有良好的自适应能力,能使倒立摆小车抵抗外界干扰并能较准确地到达预定位置。     

基于时滞观测器的倒立摆鲁棒控制

针对一阶直线倒立摆欠驱动系统,研究了在考虑外界干扰和模型不确定的情况下,一类欠驱动机械系统基于参考模型的鲁棒控制问题。其中利用时滞滤波器来对外界干扰和模型不确定性进行了估计,并利用状态反馈得出了系统的参考模型,最后通过仿真证明了该方法的可行性。     

基于深度神经网络的直线二级倒立摆控制器设计

针对直线二级倒立摆抗干扰控制器设计问题,研究了基于深度神经网络的智能控制方法。首先介绍了BP神经网络和深度神经网络模型及优化算法,并且根据直线二级倒立摆状态方程,研究了基于深度神经网络的直线二级倒立摆控制算法。然后设计了一个六输入单输出的深度神经网络控制器模型,并利用Pytorch框架,以LQR作为导师进行神经网络的训练,训练完成后利用MATLAB软件对训练后的神经网络进行仿真实验验证,并与BP神经网络控制器进行对比,最后在直线二级倒立摆实验平台上进行实验验证。仿真与实验表明,所设计的深度神经网络控制器能够实现直线二级倒立摆的良好抗干扰控制,从而证明了该研究设计方法的合理性和有效性。     

基于能源战略和GA优化的倒立摆摆起控制

本文提出了摆起倒立摆的非线性控制器。该控制器的设计是基于与考虑粘性摩擦的能源战略。采用遗传算法,控制器的参数进行了优化。该控制器的有效性已经在仿真和实时实验中被测试了,并已取得了良好的业绩。     

球杆倒立摆先进控制仿真系统设计与实现

倒立摆装置和球杆系统被公认为自动控制理论中的典型实验设备,也是控制理论教学和科研中不可多得的典型物理模型。二者结合而成的球杆倒立摆系统更是高阶次、不稳定的非线性系统。本文设计了基于MATLAB的该装置的先进控制仿真系统,采用开放式的体系结构,设计了包括几种先进控制算法、用户界面菜单、动画效果演示、运动曲线绘制等功能的仿真系统。可以用来进行教学实验。检验各种控制方法的控制效果。     

倒立摆数学模型及其模糊控制实现

本文明确控制目标,以二级倒立摆为例,在建立了倒立摆的数学模型的基础上,对其进行求解,采用模糊控制的方法,引入带自调整函数的模糊控制器,通过参数调整,达到最优的控制效果。     

基于遗传神经网络的三级倒立摆控制模型

将人工智能系统操作的方式融入到控制操作程序中,把控制操作领域的理论方法及思维模式应用到更广泛的控制系统,对工业生产会有很大的促进作用和积极意义。提出一种利用遗传神经网络实现对三级倒立摆控制的方法并建立模型,充分利用神经网络和遗传算法相结合,发挥各自整体和局部在空间搜索能力强的优势。实验结果表明,基于遗传神经网络的三级倒立摆控制建模方法具有建模精度高、控制性好等优点。能够解决那些利用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题。     

基于Matlab的一阶倒立摆系统建模及仿真

倒立摆系统是一个典型的快速、多变量、非线性、不稳定系统,建立其数学模型研究其稳定性对于很多工程控制有着重大意义。论文采用机理建模法对一阶倒立摆系统进行分析,建立其数学模型。采用Matlab软件进行仿真验证,仿真结果表明,实验结果符合实际实验设计,所建立的一阶倒立摆系统的数学模型是有效正确的。     

基于自抗扰的倒立摆控制简易算法实现

自抗扰控制技术通过对模型不确定因素和外扰进行补偿,使得控制系统对外扰和不确定因素均有很好的适应能力,能够有效控制多种工业上较为难控的对象,表现了极强的鲁棒性和抗干扰性。倒立摆系统是一个典型的非线性、多变量、绝对不稳定的控制对象,其控制问题具有相当难度。本文应用自抗扰控制技术设计简易的实现算法,并用倒立摆系统来进行验证。仿真结果表明了算法的有效性。     

改进差分进化算法在PID控制器在线优化中的应用

将基于混合差分策略的改进差分进化优化算法应用在PID控制器在线优化中。MDE结合了DE/rand/1的多样性和DE/best/1的高收敛速度的优点,算法的寻优性能远超过两种策略单独作用时的性能。MDE充分利用了差分进化的进化寻优优势与PID控制器的简单方便,让控制器在系统运行过程中进行自我设计和优化。