基于LQR对直线倒立摆的稳摆控制研究及实现

针对倒立摆的稳摆控制问题,研究设计了一个LQR控制器。首先,考虑摆杆摆动的阻力矩,采用牛顿力学分析方法推导出直线倒立摆的数学模型,建立了其线性状态空间模型,并分析了系统的稳定性、能控性与能观性。通过采用仿真试凑确定加权矩阵Q、R,得到状态反馈增益矩阵K,完成LQR控制器的设计。之后,搭建了以开放式运动控制器为核心的倒立摆实验平台,在计算机上开发了实时人机交互程序,在运动控制器里编写了倒立摆控制算法。最后,进行了仿真与实测实验,验证了所设计的LQR控制器的有效性和可行性。

基于改进SAC的倒立摆控制算法研究

针对倒立摆系统控制过程中易受外界干扰和自然不稳定的特点,以及深度强化学习SAC算法采样数据利用率较低和随机离线策略网络收敛较慢的问题,提出了一种结合近端经验采样和优化策略网络结构的改进算法PRER_SAC。构建神经网络拟合函数,策略网络使用性能更优的Mish函数作为激活函数,设置自调节温度系数以增强智能体的探索能力;设计远、近两个经验池,及一种改变数据存放频率的训练策略,提高数据样本的利用率。通过仿真实验对比,所提方法在同等训练次数下所得回报值和算法收敛速度优于DDPG和SAC算法,同传统控制方法PID和LQR相比,有更好的控制效果。最后,对训练好的智能体加入角度扰动,可在2 s内被消除抑制,证明提出的算法具有较强的适用性。

直线倒立摆变论域模糊PID控制系统研究

针对传统的直线倒立摆PID控制器参数整定方法主观性强,系统响应性能不佳等问题,提出了一种基于变论域模糊PID参数整定方法用于直线倒立摆系统的控制。首先采用机理建模法建立了直线倒立摆数学模型,其次利用MATLAB/Simulink搭建了直线倒立摆双闭环控制模型,设计了变论域模糊PID控制器与PID控制器对比分析,最终在某公司的直线倒立摆上实现了基于变论域模糊PID控制的直线倒立摆稳摆控制。通过仿真与实验结果分析,相较于PID控制器,采用变论域模糊PID控制器对直线倒立摆系统控制具有较好的稳定性与更强的抗干扰性。

基于遗传模糊PID算法的倒立摆稳摆抑噪抗扰实验与分析

倒立摆稳摆控制原理应用的实际工程需求牵引,使倒立摆成为检验各类控制算法的理想替代实验研究平台。因此,将倒立摆摆杆的姿态稳定控制和抑噪抗扰作为研究内容,以理论分析、编程实现、仿真实验和实物实验验证作为研究手段,聚焦控制器设计的优化。首先,引入模糊控制对PID参数调节进行优化,改固定参数调节为在线参数调节,旨在提高系统的鲁棒性与抗扰性;然后,运用遗传算法的量化因子和比例因子完成调节参数的在线寻优,通过设计适应度函数和选择算子,经过选择、交叉、变异不断演化迭代,最终获取最佳适应度个体、找到最优解,通过仿真验证遗传模糊PID算法突出的抑噪抗扰优势;最后,基于该控制策略进行倒立摆实物实验,验证了其指令跟踪有效性的结论。该研究表明:遗传模糊PID算法具有良好的指令跟踪和抑噪抗扰性能,具有一定的工程应用价值。

具有H_(∞)性能的输入受限三级倒立摆控制器设计

【目的】针对直线三级倒立摆控制输入受限下的稳摆控制问题,设计了具有H_(∞)性能的输入受限三级倒立摆控制器。【方法】利用线性矩阵不等式(LMI)方法,将控制输入约束问题转化为利用线性矩阵不等式求解优化值的优化问题,经Lyapunov稳定性推导出符合条件的LMI,利用MATLAB中的LMI工具箱求解得到有效的K。进一步在控制输入受限下引入H_(∞)性能指标,使所设计的控制输入受限下的算法具有H_(∞)性能。【结果】仿真结果表明,该控制器对于控制输入受限下的复杂高阶次不稳定系统具有很好的控制效果。【结论】控制输入信号在给定的受限范围内实现了三级倒立摆的稳摆要求,且引入H_(∞)性能指标后控制输入和摆杆波动更小。

单级旋转倒立摆系统辨识与随动稳定控制方法研究

针对单级旋转倒立摆系统参数辨识和随动稳定控制问题,首先建立倒立摆在不受外力控制,摆杆自然下垂的顺摆模型,基于顺摆模型采用快速傅里叶变换方法对系统参数进行辨识;然后推导顺摆模型与倒摆模型之间的关系,进一步得到倒立摆的倒摆模型;根据辨识出的倒摆模型,采用线性二次型控制器对其进行稳定控制,并进行了数值仿真与实物实验验证。研究结果表明,通过辨识得到的系统模型更加精确,对比直接测量参数得到的系统模型,控制效果更好,且能对随动输入指令进行更优的跟随。该方法可以有效避免量测误差,提高模型的准确性,为火炮随动稳定控制提供参考。

基于策略迭代的滑动自平衡偏置倒立摆自适应最优控制

针对具有未知参数的滑动自平衡偏置倒立摆系统,提出一种自适应控制方案,能够在线求解系统最优反馈增益,而不需要了解系统内部动态模型。基于策略迭代技术,所提出的算法在策略评估和策略更新步骤之间交替进行,直到控制策略的更新不再改善系统性能为止。因此,该方法提供了一种自适应最优控制算法,能通过收集系统状态数据,求得最优控制策略。通过在滑动自平衡偏置倒立摆系统上仿真验证和进行实物实验证明所提出算法的有效性。

回旋式倒立摆的H∞控制

倒立摆系统具有多变量、非线性、强耦合和不确定的特点,常被用来验证控制算法的优劣性。H∞在干扰抑制和鲁棒性上均有较为突出的表现。在对倒立摆控制研究情况和H∞控制理论发展情况进行简单介绍后,围绕一阶回旋式倒立摆的H∞控制进行研究。首先,基于拉格朗日方程对一阶倒立摆进行动力学分析,并近似地得到平衡点附近的线性方程;对倒立摆系统进行分析,得到倒立摆系统是能观能控系统、但平衡点不稳定的结论。其次,简单介绍基于里卡蒂方程的H∞控制器求解方法,并证明该控制器能够保证系统的稳定性。最后,仿真确定加权矩阵各元素和H∞性能指标的大小对系统性能的影响和对电机扭矩的要求,并最终确定一组相对合适的参数进行控制器设计。

模糊PID控制在倒立摆稳摆中的噪声抑制分析

针对普通PID控制在倒立摆稳摆中不能有效抑制干扰噪声的问题,通过模糊控制算法对PID参量整定进行在线实时调整。在完成模糊PID控制器的设计应用后对倒立稳摆中的噪声抑制效果进行分析,并对影响控制效果的隶属函数选取进行探讨。结果表明:模糊PID参数整定能起到噪声抑制效果,且模糊算法使用方便,适应性强。

基于樽海鞘优化算法的倒立摆智能控制系统设计

针对传统算法应用在倒立摆智能控制系统上的效果往往不佳的问题,提出一种基于樽海鞘优化算法(SSA)的倒立摆智能控制系统设计。以一级倒立摆为研究控制对象,建立倒立摆数学模型,先用神经网络控制,再用SSA算法优化神经网络的权重值,找到最佳的控制参数,并借助python软件进行仿真,最终使倒立摆系统稳定。

基于滚球倒立摆模型对新型自平衡车载人研究

针对自平衡车制动性能差、抗干扰能力弱等问题,设计了一种新型自平衡车,利用滚球倒立摆模型研究新型自平衡车载人运动过程。构建动力学模型,基于PID控制方法论证了设计方案的可行性;基于自抗扰控制技术改进控制系统,使用Simulink进行仿真并与实验数据对比分析。结果表明,新型自平衡车在较大加速度(15 m/s^(2))时仍能保持稳定,动态品质较高。

环形一级倒立摆的稳定控制研究

倒立摆是一种典型的高阶次、非线性、强耦合且开环时不平衡的机械系统。文章对倒立摆中的环形一级倒立摆的稳定性控制系统进行研究,通过构建系统模块研究其特性,并分别采用状态反馈和线性二次型调节器(Linear Quadratic Regulator,LQR)对稳定控制系统进行仿真,使倒立摆的摆动杆能够到达平衡位置并具备相应的抗干扰能力,从而为环形一级倒立摆的稳定性控制系统研究提供参考。

基于LQR的一级倒立摆控制器优化设计

沿用文献的数学模型及物理参数,以经验法自行设计LQR控制器加权矩阵Q、P,利用MATLAB完成反馈矩阵K的计算,通过逐项比对分析,对矩阵Q、P进行调整,使控制器性能更加优越。从Matlab模拟结果来看,与所选文献相比,该文的LQR控制器稳定性更好。

基于MATLAB的单级倒立摆系统仿真研究

为了对单级倒立摆系统的非线性等问题进行研究,基于Matlab对单级倒立摆系统进行了仿真研究。首先对单级倒立摆系统进行了建模和动力学分析,然后通过最优控制的方法进行了系统仿真。通过仿真实验,验证了最优控制方法的有效性和单级倒立摆系统的非线性,为单级倒立摆系统的线性控制提供了参考。

一级倒立摆的线性二次型控制器设计与仿真

以一级倒立摆为研究对象,根据牛顿力学第二运动规律,建立倒立摆状态空间表达式的数学模型,基于最优控制理论,设计了线性二次型控制器。通过MATLAB/Simulink软件进行系统建模仿真,分析系统稳定性,结果表明线性二次型控制器具有超调小、响应快、精度高等特点,可以实现倒立摆系统的快速稳定控制。

基于模糊控制算法的一级倒立摆控制研究

针对多变量的被控对象采用模糊控制算法时存在着“规则爆炸”问题,提出一种基于融合函数的模糊控制器设计方法。先对一级倒立摆系统进行建模并分析其稳定性和可控性,再设计LQR控制器;接着分析基于融合函数的模糊控制算法并设计模糊控制器;最后利用MATLAB软件对LQR控制和基于融合函数的模糊控制进行仿真研究。仿真结果表明,所设计的基于融合函数的模糊控制器能很好地对倒立摆进行控制,在控制性能、控制精度和抗干扰性方面优于LQR控制,并且具有很好的鲁棒性。

ADRC-GPC算法在旋转倒立摆系统中的应用

自抗扰广义预测控制(ADRC-GPC)是一种由广义预测控制技术和自抗扰控制技术有机结合的新型控制算法。该算法首先利用扩张状态观测器(ESO)估计出系统的总扰动;其次,引入虚拟控制量以抵消该总扰动作用,使原被控对象系统转化为积分器串联型系统;最后,利用GPC对新系统进行收敛控制。ADRC-GPC不仅可以有效避免传统GPC的在线计算量过大问题,还无须使用状态量的高阶信息,相比传统ADRC大大降低了调参难度。针对一级旋转倒立摆稳定控制问题中的强耦合、非线性等难点,设计了双通道ADRC-GPC融合控制器。仿真实验结果表明:ADRC-GPC控制器能够使一级旋转倒立摆系统达到控制目的,其对多变量非线性不稳定系统具有良好的控制性能。

深度强化学习TD3算法在倒立摆系统中的应用

针对现有控制算法在倒立摆系统控制中存在的局限性,融合强化学习和深度学习方法,提出一种基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)的倒立摆端到端控制方法。首先,利用倒立摆动力学模型搭建虚拟仿真环境,设计稀疏奖励函数;其次,通过深度神经网络构建从倒立摆状态输入到执行动作输出的端到端控制模型,分析倒立摆特性,来确定神经网络结构和参数;最后,将虚拟仿真环境中生成的模型移植到倒立摆实物平台并进行优化。试验结果表明:该方法生成的模型能够有效地建立倒立摆状态和执行动作之间的映射关系,在运动控制中具有一定的借鉴意义。

基于二级倒立摆的数学建模及系统性能分析

基于二级倒立摆非线性、强耦合、多变量和自然不稳定的高阶系统特点,文中采用Lagrange数学建模方法对二级倒立摆模型数学建模并进行系统分析。分析二级倒立摆系统结构及阐述其工作原理,并基于Lagrange方程建立该系统的非线性模型;考虑系统工作特点对建模过程中次要因素进行忽略,并在此基础上对数学模型线性化处理;对二级倒立摆模型的稳定性、可控性及可观性进行分析。结果表明:二级倒立摆模型是一个单输入多输出系统,具有高度不稳定性,但具有良好的可控性和可观性,这为二级倒立摆模型的控制系统研究奠定了坚实的理论基础。

自动控制原理创新实践教学探究——以基于STM32的一阶旋转倒立摆实验装置设计为例

结合创新课程需要,以提高自动化类学生的理论结合实践能力为出发点,基于STM32设计并制作了一阶旋转倒立摆实验装置。该装置采用并级双闭环PID控制策略,一个控制旋转臂角度,一个控制摆杆倒立角度,实现了对一阶旋转倒立摆的起摆和稳摆控制(起摆时间为3 s,受扰动后的调节时间为0.4 s),并给出了一阶旋转倒立摆装置的总体设计方案、硬件电路和软件设计过程。实践表明,该装置搭建方便,易于理解和掌握知识点,适合于自动化类学生学习使用,可以有效调动学生的学习积极性,培养其深入思考能力,激发其创新思维。