基于三步法的二级倒立摆系统研究

【目的】为解决二级倒立摆系统非线性和强耦合问题,获得更好的稳定性和控制性,本研究设计一种基于三步法的控制器。【方法】建立二级倒立摆系统的状态空间模型,并划分为三个子系统。按照三步法控制器的设计步骤,对二级倒立摆子系统进行控制器设计,避免倒立摆系统在整体分析时出现耦合问题。【结果】通过李雅普诺夫函数证明了该控制器的稳定性。【结论】仿真结果证明,该控制器在二级倒立摆系统稳定控制中的有效性,具有更小的超调和平稳的响应过程。

基于模糊动态模型的二级倒立摆系统的分析和设计

首先给出了一种离散系统模糊动态模型的辨识方法 ,提出了一个衡量聚类有效性的函数 ,以确定模糊规则的数目 .并给出一个保证模糊系统全局稳定的充分条件 ,在此基础上给出了模糊控制系统的设计方法 ,并对二级倒立摆系统进行了控制 。

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。

小车-二级倒立摆系统的仿人智能控制策略和算法

分析了小车-二级倒立摆系统(CDPS)的运动特性,给出了数学模型;重点针对CDPS的各个运动阶段,提出了仿人智能控制策略,给出了相应的仿人智能控制算法;得出了仿真实验结果并进行了分析。

自适应神经网络模糊控制器在二级倒立摆系统中的应用

本文设计了一种新颖的控制器对二级倒立摆系统实行有效的控制。首先,利用融合函数大量减少模糊规则的数量,借助自适应神经网络方法(BP算法与最小二乘法LSE相结合)对模糊推理系统中的参数进行优化修正,建立基于自适应神经网络系统的模糊控制器。随着科技不断发展,模糊控制和神经网络算法在智能控制范围被普遍应用。模糊控制理论能够表达模糊或不确定的信息,并根据以往控制经验对控制规则进行判决,但缺少自主学习的能力。而神经网络正好对模糊控制的这些不足进行有效补偿,它拥有强大的学习、并行处理和泛化能力。

直线柔性二级倒立摆控制系统的频率响应法设计

通过伯德图直观地得出了直线二级柔性倒立摆系统开环传递函数的增益裕量和相位裕量均不满足规定性要求的结论。继而用频域设计的方法增加一个校正装置,其瞬态响应和稳态精度都得到了显著改善,从而为其控制的稳定性奠定了可靠的理论基础。

二级倒立摆的LQG最优控制研究

为实现二级倒立摆系统的稳摆控制,应用了线性二次高斯最优控制。根据LQG的分离原理,首先利用最优控制设计控制律,得到状态反馈;由于系统状态不能完全测得,而且系统也不可避免地会受到噪声的影响,在详细给出相应参数取值规则的基础上,采用了卡尔曼滤波对系统输出做出最优估计。最后的仿真结果表明,设计的控制器能够较好地对二级倒立摆进行稳定控制,且具有抑制噪声和抗干扰能力。

非线性系统神经网络控制方法研究

采用神经网络理论处理非线性复杂系统,设计了控制网络的各组成部分,给出了具体算法,实现了二级倒立摆系统的稳定控制。

一种基于遗传算法的神经网络控制方法

本文比较了传统的BP算法和遗传算法用于神经网络设计的优缺点 ,阐明了遗传算法和神经网络相结合的必要性。提出了一种用遗传算法同时优化网络的结构和权值的神经网络控制方法。通过对遗传算法基本参数及编码方案、遗传算子的设计 ,实现了权值与结构的同时优化 ,成功地应用于二级倒立摆系统的控制。仿真结果显示了这种遗传算法能够有效抑制早期收敛 ,以较快的速度与较高的精度达到全局快速收敛。