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。     

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。     

我国成功实现平面运动三级倒立摆

7月15日,北京师范大学李洪兴教授采用高维变论域自适应控制理论,在世界上第一个成功地实现了平面运动三级倒立摆实物系统控制。教育部组织的9位著名科学家对这一成果进行了鉴定,认为这是一项原创性的具有国际领先水平的重大科研成果。倒立摆仿真或实物控制实验是控制领域中用来检验某种控制理论或方法的典型方案。最初研究开始于20世纪50年代。麻省理工学院(MIT)的控制论专家根据火箭发射助推器原理设计出一级倒立摆实验设备,而后人们又参照双足机器人控制问题研制二级倒立摆控制设备,从而提高了检验控制理论或方法的能力,也拓宽了控制理…     

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。     

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。     

基于视觉差反馈的三级倒立摆控制过程改进分析

为更有效对三级倒立摆进行稳定控制,提出了基于视觉差反馈的倒立摆控制系统。首先,通过摄像机采集倒立摆运动过程中的实时图像信息,采用Harris算法的角点匹配方法对倒立摆运动视觉图像信息进行识别匹配;然后,建立三级倒立摆系统的数学模型描述物理量和变量之间的联系,得到系统输出量后对系统进行控制,通过引入线性二次型最优控制方法,对倒立摆起摆过程及稳摆过程进行控制并达到平衡稳定的状态。实验证明,利用视觉反馈对三级倒立摆进行实时监测及控制,实现了对控制理论的智能化,为三级倒立摆控制理论的研究提供依据。     

小车倒立摆系统的H∞控制研究

<正>本文针对小车倒立摆系统在控制过程中存在的不确定性和外部扰动,提出了一种H∞鲁棒LQR控制器。首先,建立I级小车倒立摆的线性数学模型;然后,分别基于Riccati方程和LMI算法设计H∞鲁棒LQR控制器;最后,进行了仿真验证与分析。研究结果表明,H∞鲁棒LQR控制方法不仅调节时间短,而且能补偿系统所受到的内外干扰,保证了系统的鲁棒性和稳定性,较好地满足了系统性能要求。     

环形单级倒立摆系统的优化跟踪控制

倒立摆系统是一个典型的、非线性、不稳定的系统,对倒立摆的控制无论是在理论上还是在有深远的意义。该论文以固高科技环形一级倒立摆试验台装置为平台,建立系统数学模型,重点是利用线性二次最优控制方法,设计出相应的LQR控制器,并对其进行参数优化,使倒立摆系统摆杆摆起并在水平位置附近以较小的角度摆动,同时使连杆在垂直向上的位置保持稳定,然后将控制过程在MATLAB软件上进行仿真,并通过实验实时控制环形倒立摆系统的稳定,实验结果验证了本文提出的控制方法的正确性和可行性。     

基于滑模变结构控制的二级倒立摆实验仿真研究

针对二级倒立摆系统的快速响应及其稳定和鲁棒控制问题,以直线二级倒立摆为研究对象,在建立其非线性数学模型的基础上,利用极点配置方法设计了滑模变结构控制器。将所设计的控制器应用到二级倒立摆系统,实验仿真表明,该控制策略实现了对二级倒立摆系统的实时跟踪控制,系统具有较好稳定控制和较强抗干扰能力。     

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.     

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。     

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。     

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。     

我国科学工作者率先解决三级倒立摆控制难题

倒立摆的研究既有深刻的工程背景,又有重要的理论和实际意义,是当今国内外学者研究的热门课题之一。倒立摆的研究方法很多,这里提出的拟人智能控制理论是一种基于非精确模型、集人的智慧与计算机技术为一体的新的控制方法。它先后解决了一级、二级倒立摆的控制问题,并具有良好的性能。为完成三级倒立摆在单电机作用下的稳定控制,世界各国科学家在不断探索,提出了一些较新的控制理论和方法,但由于三级倒立摆控制在理论方法和工程实现上的难度,一直悬而未决。     

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。