基于CAN FD的分布式倒立摆控制系统

为实现倒立摆系统彻底的"全分布式控制",提出一种基于PID算法的优化分布式动态切换策略控制算法,对直线倒立摆系统进行分布式控制,并使用MATALB仿真得到可靠的PID参数,以缩小硬件设计中参数整定的凑试范围.利用NXP的LPC54618微控制器,采用合理的CAN FD节点布置,完成各节点软硬件设计,实现对倒立摆的实时控...     

倒立摆控制系统实验教学探讨

基于固高科技（深圳）有限公司直线倒立摆系统开发了《倒立摆控制系统实验》.指出本实验课开设的背景和目的,阐述了所采用的软硬件设备.概括介绍了实验课所包含的三部分内容,并将实验教学分成三个阶段对教学方法进行了探讨.     

基于遗传算法和神经网络的倒立摆控制系统

以单级倒立摆为对象,介绍了一种融合遗传算法的神经网络控制方法。该方法采用以多层前馈神经网络作为遗传搜索表示方法的思想,以神经网络为基础,用遗传算法来学习神经网络的权系数,既保留了遗传算法的强全局随机搜索能力,又具有神经网络的鲁棒性和自学习能力。仿真结果证明:遗传算法和神经网络的结合,可兼有神经网络广泛映射能力和遗传算法快速全局收敛等性能。     

基于倒立摆系统的模糊控制研究

模糊控制算法应用在控制领域中始于上个世纪中期,经历了40余年发展,其理论算法越来越成熟,并且广泛应用于各个领域.模糊控制的优点是采用语言控制规则,设计控制策略易于接受,缺点是控制量较多时的语言控制规则过多难以实现.针对语言控制规则过多问题,通过最优算法把控制量简化成系统偏差及其变化率,使语言控制规则简化.采用倒立摆系统作为被控对象,通过系统的实时控制波形,验证算法的可行性.     

倒立摆教学实验系统的设计与应用

介绍了自行研制的小车型一级倒立摆教学实验系统,阐述了系统的构成及特点,并详细介绍了基于此系统所专门设计的4个实验.该系统主要用于机电控制类课实践教学,使学生综合运用所学知识,全面掌握实际机电系统控制问题的认识、分析和解决的一般方法.     

基于卡尔曼滤波的一级倒立摆LQR控制研究

倒立摆系统的输出不可避免地受到系统噪声和量测噪声的影响,应用卡尔曼滤波对系统输出作最优估计,可以有效地提高系统的鲁棒性。文中给出了卡尔曼滤波应用条件,对单一LQR调节器系统和前置卡尔曼滤波的LQR调节器系统作了仿真对比。并应用前置卡尔曼滤波的LQR调节器成功稳定了一级倒立摆系统。     

基于遗传算法的倒立摆实验系统最优控制器

针对倒立摆系统建模过程中引入的建模误差,提出了一种基于遗传算法的最优控制器设计方法。采用遗传算法优化二次型加权阵时,首先将所关注的系统时域性能指标表示为函数形式,再将遗传算法的适应度函数设计为系统参数为标称值和参数误差达到上、下界时,时域指标函数的和。通过这一过程求得的最优控制器,平衡了系统时域性能和对建模误差的鲁棒性。仿真结果表明,控制器对标称模型的控制效果满足时域设计要求。同时,对存在建模误差的对象也能获得良好的时域响应。与其他基于遗传算法的最优控制器相比,控制器设计之初便考虑到建模误差,提高了最优控制器对建模误差的适应性和鲁棒性。     

基于 FPGA 的倒立摆模糊 PID 控制器设计实现

在 FPGA 上设计部署模糊自适应 PID 算法,并针对典型的自动控制对象——直线倒立摆完成稳摆控制,以验证该算法的硬件可实现性。在直线倒立摆模型基础上,运用模糊控制理论对 PID 参数进行自适应整定,再根据模糊 PID 处理过程,结合离散 PID 算法,采用半查表加半计算方式,在 Quartus II 及 Modelsim 平台上完成 Verilog HDL 的硬件编程设计与仿真。通过 Simulink 仿真比较可知,模糊自适应 PID 相对于经典 PID 控制的响应性能指标更优,最后基于 EP4CE6E22C8N 芯片,以较少的资源开销实现了控制器设计。基于 FPGA的模糊自适应 PID 控制器能够充分利用该器件特性,凸显模糊自适应 PID 算法优势,实现对倒立摆的实时控制。     

基于倒立摆系统前馈型神经网络实验的开发

介绍一个基于MATLAB/SIMULINK和直线一级倒立摆系统的前馈型人工神经网络的实验方案。设计了一级倒立摆系统BP神经网络控制器,并完成了仿真和实物控制实验。实验结果有利于对前馈型人工神经网络的本质认识。     

一阶倒立摆的 PID 控制

倒立摆系统是自动控制理论课的理想实验对象，本文介绍了一阶倒立摆系统的构成和数学模型，设计了PID控制器，在MATLAB环境下进行仿真，并在实验装置上进行了实验。     

基于状态空间极点配置的倒立摆平衡控制

对GIP—100—L单轴倒立摆实验系统的平衡控制问题进行了研究。建立了系统的数学模型，运用状态空间全状态反馈权点配置方法设计控制器，在MATLAB上进行仿真，在实际系统上进行了调试，实现摆杆的平衡控制。仿真及实验结果表明本文的设计方法是有效的。     

旋转式倒立摆系统控制策略研究

介绍了一种新型的旋转式倒立摆实验装置,对其系统模型进行动力学分析,建立了一个四阶状态空间方程。分别采用状态反馈和最优控制方法对其进行仿真研究,在此基础上实现倒立摆实时稳定控制。     

基于信息融合的模糊控制算法在倒立摆系统中的应用

三级倒立摆系统有8个状态变量,直接设计模糊控制器必然会导致规则爆炸,推理时间过长,控制器的实时性难以满足系统快速性的要求。小车位移以及速度与摆杆角度及摆杆角速度存在很大的耦合关系,融合函数实现了将单一模糊控制策略转化为多级控制策略嵌套,实现输入变量的降维。实验结果表明基于信息融合的模糊控制算法使系统具有良好的动态特性和一定的鲁棒性。     

基于模糊策略的单级旋转倒立摆控制

单级旋转倒立摆系统是一种典型的非线性、不稳定的控制对象和广泛应用的物理模型。本文介绍了单级旋转倒立摆的构成以及系统结构,并设计了模糊控制器。以加拿大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在动态指标和稳态精度方面都有明显的优越性。     

旋转式倒立摆系统的四维模糊控制算法

倒立摆系统是典型的非线性、不稳定系统．设计了一个四维模糊控制器,选择以旋转式倒立摆的角度为优先控制,并建立了相应的控制规则,最后进行了仿真控制的分析,仿真结果表明该系统具有鲁棒性、稳定性好和算法简单的特点,可以应用在控制要求较高的场合．     

倒立摆系统数学建模与PID控制器实现

针对多变量、非线性、强耦舍性的倒立摆系统,采用牛顿一欧拉法建立了其动力学方程,并进行了线性化处理,得到了状态空间模型,从而设计出一种传统PID控制方案,实现了对摆杆的稳定控制。最后在MATLAB环境下进行了计算机仿真,仿真结果表明,摆杆角度控制过程具有良好的动态性能和稳态性能,验证了建模的正确性和控制方案的有效性。     

基于Quanser平台的旋转单级倒立摆控制系统的研究与实现

倒立摆系统的稳定控制是控制理论中的典型问题,在倒立摆的控制过程中能够有效反映控制理论中的许多关键问题,如非线性、鲁棒性、跟踪问题等。文章基于Quanser平台,在Matlab/Simulink中搭建了旋转单级倒立摆实时控制系统,对其进行了建模分析,并设计了PID控制器。从仿真结果可以看出,PID控制器实时控制效果较好,倒立摆摆杆角度响应平滑,抖动小。